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An Introduction to Statistica lInference추리 통계의 소개
가설검정실행추정가설구성가설검정의 오차와 유의수준 가설구성1.귀무가설(Null Hypothesis)→어떤 모수에 대해 실질적인 차이는 없고 관측된 차이는 단지 우연의 산물로 H₀로 나타낸다.2.대립가설(Alternative Hypothesis)→차이가 실질적이라는 주장으로 귀무가설이 받아들
41페이지 | 1,000원 | 2016.04.16
귀무가설과 대립가설을 아래와 같이 설정하였다.H0 : 네 가지 요소 중요도의 평균은 모두 같다.H1 : 네 가지 요소 중요도의 평균은 같지 않다.분석 결과, 유의 확률이 0.00으로 우리가 설정한 유의 수준인 0.05보다 작아 H0를 기각하였고 사후 분석 결과 방영시간을 제외한 다른 요소들의 중요도 평균은 거
12페이지 | 1,400원 | 2010.10.05
가설을 귀무가설 (null hypothesis ; H 0)이라고 한다. 귀무가설이 주장하는 바와 모수에 대한 표본의 정보가 서로 일치한다고 보기가 어려울 때 귀무가설을 받아들이기 어려워지는데, 이때 대신 받아들일 또 하나의 가설이 대립가설(alternative hypothesis ; H a)이다. 실제 가설을 세울 때 어느 가설을 귀무가
22페이지 | 1,800원 | 2010.01.29
HOECDAustralia15.9396311.5654312.8178114.36671Austria15.3267710.4437212.1470913.48337Canada16.4191612.2523113.4509114.92621Denmark15.0410411.0948311.9925213.07641France17.097512.5742314.0853915.52051Germany17.5050412.9325514.4285715.79299Hungary12.3221510.0673910.8575813.67548Italy16.888212.561613.9005415.46542Japan18.5408110.8261415.2365516.37122Kor
23페이지 | 2,100원 | 2004.09.14
귀무가설은 무엇인가? (2점)귀무가설(H0): 스마트폰 소유 여부와 안경 착용 여부는 서로 독립이다.(2) 대립가설은 무엇인가? (2점)대립가설(H1): 스마트폰 소유 여부와 안경 착용 여부는 서로 독립이 아니다.(3) 적절한 가설검정을 수행하시오. 유의확률은 얼마인가? (2점)카이제곱 독립성 검정을 통해 두
5페이지 | 15,000원 | 2024.04.09
가설검정은 모표준편차 sigma 대신에 표본표준편차 S= sqrt SMALLSUM (X i - barX ) ^2 /(n-1)을 이용한 T검정통계량을 사용한다.귀무가설 H0 : μ = 40, 대립가설 H1 : μ > 40표본평균` barX =AVERAGE(22, 25, 34, 35, 41, 41, 46, 46, 46, 47, 49, 54, 54, 58, 60) =43.867표준오차=STDEV(22, 25, 34, 35, 41, 41, 46, 46, 46, 47, 49, 54, 54, 58, 60)/sqrt
13페이지 | 20,000원 | 2021.05.17
가설의 설정 H0 : (귀무가설)손해율과 환경요인은 상관관계가 없다. H1 : (대립가설)손해율과 환경요인은 상관관계가 있다. *귀무가설을 기각하려면 유의수준(0.05나 0.01)에서 유의확률 값이 더 작아야 합니다. -SPSS 12.0 for Windows 통계 패키지를 이용한 상관분석실시 - LABCDE L
67페이지 | 800원 | 2019.05.13
[산업공학 편입/대입/전과/취업] 면접내용 총요약본 산업공학 개념, 기초확률론
귀무가설(H0)을 지지하는 정도. 즉, p-value가 작을수록 관찰된 데이터가 귀무가설을 지지하는 정도가 약해진다. - 귀무가설이 맞다고 가정했을 때 얻어진 검정통계량보다 더 극단적인(대립가설에 유리한) 결과가 나올 확률. - H0: mu=170 vs Ha: mu > 170 이겠지요.여기서 2000년에 측정된 표본평균 175가 검정통
9페이지 | 5,000원 | 2015.12.29
야구 보고서 KBO07 시즌 기록을 바탕으로 한 연봉 예측
가설 검정을 통해 이를 기각함으로써 연봉 결정에 있어 홈런이 영향을 미치며, 그 정도는 38.2%임을 알 수 있었다. 한편, 타자의 홈런과 연봉의 상관계수는 0.618로 두 변수는 양의 선형관계를 가진다. 결론적으로 귀무가설이 기각되고, 대립가설이 채택되었다고 말할 수 있다.Ⅲ.결론실제 연봉과 기록
22페이지 | 1,000원 | 2015.06.27
귀무가설과 대립가설을 다음과 같이 정의한다표11SAS 프로그램 분산분석 실시표 12회귀성 나타남F-value귀무가설기각R2 : 0.9921R2adj :0.9325적합성 높음P-value귀무가설기각#독립변수의 다중공선성 및 상관성3.3.1 다중공선성 검정다중공선성의 정보를 알아볼 수 있는 척도로 분산팽창계수를 확인해
61페이지 | 3,200원 | 2013.03.12