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,..

위클리 페이퍼는 현재 훈련받고 있는 코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙에서 매주마다 훈련생 스스로 프로그래밍 언어, 데이터분석, 통계, 머신러닝 등 특정 주제에 대하여 심화 학습을 할 수 있도록 제출하는 과제입니다.(매주 2~3가지 주제를 스스로 알아보고 학습하여 관련된 내용을 정리하여 후에 취업 활동 간에 경험할 수 있는 기술 면접을 대비함)1주차에 이어 이번 2주차에도 위클리 페이퍼를 작성하게 되었습니다. 이번 2주차 위클리 페이퍼 주제는1. 제1종 오류와 제2종 오류에 대해 설명해주세요. 2. p값 (p-value)는 무엇인가요?이번 2주차 위클리 페이퍼 주제인 제 1, 2종 오류와 p값을 다루기 위해서는 우선 추론 통계와 통계적 가설 검정을 짚고 넘어갈 필요가 있습니다.추론통계추론 통계에 대해..