독립(Independence)독립은 확률 및 통계에서 매우 중요한 개념입니다. 통계를 다룰 때, 사건들이 서로 독립적인지 아니면 의존적인지를 판단하는 것이 매우 중요합니다.독립을 이해하려면 먼저 조건부 확률(Conditional Probability) 개념을 알아야 합니다.조건부 확률과 공식조건부 확률은 한 사건이 주어진 상황에서 다른 사건이 발생할 확률을 의미합니다.여기서:P(A∣B)는 사건 B가 발생한 상황에서 사건 A가 발생할 확률입니다.P(A∩B)는 사건 A와 B가 동시에 발생할 확률입니다.P(B)는 사건 B가 발생할 확률입니다.이 공식은 사건 B가 발생한 조건에서 사건 A가 일어날 가능성을 계산하는 방법을 제시합니다.독립의 정의두 사건이 독립적이라는 것은, 한 사건의 발생이 다른 사건의 발생 확..

가설 검정은 통계 분석에서 중요한 부분으로, 데이터에서 관찰된 현상이 우연히 발생한 것인지 아니면 실제로 의미 있는 것인지 판단하는 데 사용됩니다.R에서 가설 검정을 수행할 때 자주 사용되는 몇 가지 주요 기법에 대해 자세히 설명하겠습니다.가설 검정t-검정 (t-Test)t-검정은 평균값 비교를 통해 두 그룹 간의 차이가 통계적으로 유의미한지 여부를 평가합니다. R에서 t-검정은 t.test() 함수를 사용하여 수행할 수 있으며, 주요 유형으로는 단일 표본 t-검정, 독립 표본 t-검정, 대응 표본 t-검정이 있습니다.단일 표본 t-검정 (One-Sample t-Test): 표본 평균이 특정 값과 다른지를 평가합니다.예시: 특정 데이터의 평균이 50과 다른지를 검정t_test_result 독립 표본 t-..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)통계적 가설 검정의 개요추론 통계에서는 모집단에 대해서 단정할 수는 없지만, 확률적으로 높은 쪽으로 선택해야 합니다.추론 통계에서는 확률을 도입해서 ‘모든’ 대신 ‘거의 모든’을 생각하도록 해야 합니다.(통계적 가설 검정을 활용하면 예외가 존재할 확률을 인정하면서도 보다 가능성이 높은 쪽으로 선택을 내릴 수 있게 됩니다.)이러한 통계적 가설 검정은 가설을 세우고 표본 데이터를 관찰한 다음, p값을 계산해 유의 수준 α와 비교하고 귀무가설의 기각 여부를 결정하는 과정입니다.통계적 가설 검정의 절차가설 검정 (hypothesis testing)용어) 가설, 귀무가설, 대립가설,..