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기각역에 속하여 유의수준 5%에서 귀무가설을 기각한다. 즉, 앞 모퉁이에 실험자가 서 있을 경우라도 모퉁이부터 서 있는다.가설2.귀무가설: 모퉁이부터 서게 되는 것은 남녀 차이가 없을 것이다.대립가설: not H0- 위와 같은 방식을 통해 유의수준 5%에서 귀무가설을 기각할 수 없어 모퉁이부터 서게 되
15페이지 | 1,400원 | 2010.02.24
[마케팅 조사]커피전문점 브랜드의 고급화 정도가 재방문의도에 미치는 영향 조사(맥카페를 중심으로)
유의수준 5%에서는 절대 기각될 수 없는 숫자이므로 귀무가설은 β>0를 기각하지 않는다. 즉, 방금 방문한 매장의 만족도가 높을수록 해당 매장의 재방문의도가 높다고 볼 수 있다. 설명력이 굉장히 작게 나왔는데 이에 대한 설명은 ‘3)결론’에서 설명하도록 한다. 1)-2. 자주 가는 브랜드의 만족도가 높
49페이지 | 2,800원 | 2010.09.08
유의수준의 선택α = 0.05③ 검정통계량과 그 표본분포F = MST/MSE~F(df1, df2)④ 기각역의 설정과 검정통계치의 비교완전 무작위 디자인 ( Completely Randomized Design : CRD)통계적 실험설계의 유형무작위 블록 디자인 ( Randomized Block Design : RBD)정 의 -> 완전무작위디자인의 개인오차를 보다 엄격하게 통제하기
45페이지 | 2,000원 | 2005.06.28
기각역에 속하여 유의수준 5%에서 귀무가설을 기각한다. 즉, 앞 모퉁이에 실험자가 서 있을 경우라도 모퉁이부터 서 있는다.가설2.귀무가설: 모퉁이부터 서게 되는 것은 남녀 차이가 없을 것이다.대립가설: not H0- 위와 같은 방식을 통해 유의수준 5%에서 귀무가설을 기각할 수 없어 모퉁이부터 서게 되
17페이지 | 1,400원 | 2010.02.24
[유전학] 멘델의 유전 법칙(Independent Assortment) 실험
기각유의 수준(significance level; α) 귀무가설을 기각하게 될 확률의 크기귀무가설이 참인 조건에서 귀무가설을 기각할 확률기각역(critical region; c) 유의 수준 α가 포함하는 영역 3. Materials & MethodsMaterialsWild type 암컷 3마리, VgSe 수컷 2마리,배지가 들어있는 Vial, 공기가 통할 수 있는 솜Methods (Schedule)-
14페이지 | 1,400원 | 2011.12.12
유의수준 .05보다 큰 값이므로 ‘두 모분산이 같다’는 영가설은 유의수준 .05에서 기각되지 않는다. ⑦ 주어진 표본자료가 두 모집단의 분산이 동일하다는 주장을 뒷받침하고 있다. 3. 두 모집단의 모평균에 관한 가설검정- 독립표본문제제기학교 사회사업실에서 집단따돌림 피해학생을 위한 사회기
21페이지 | 1,500원 | 2007.06.22
[통계학] GOODNESS OF FIT과 ANOVA를 통한 대학생 학생식당 이용 실태 분석
기각할 수 없다. 또 F비가 유의수준에 입각한 F기각치보다 작기 때문에 기각할 수 없다. ANOVA가 모집단의 평균이 차이가 나는지 알아보기 위한 것인데 기각을 못하므로 차이가 없다는 것을 알 수 있다.이러한 적정성 검정과 ANOVA의 결과를 토대로 모분산이 알려져 있지 않은 모평균차 추정을 통해 결론을
18페이지 | 1,700원 | 2011.01.18
모평균(모수)이 같다는 가정 하에 검정결과를 기각할 수 있는지 판정하는 가설이다.예를 들어 지역 간에 주민들의 사회문화시설의 이용 정도에는 차이가 없을 것이다라는 영가설을 설정할 수 있다.2) 유의수준의 결정설정한 영가설을 받아들이거나 또는 버릴 수 있는 근거로 확론의 일정한 크기를
3페이지 | 1,000원 | 2020.07.26
[확률과통계] 프로야구 관중수 분포에 따른 수익성 개선
기각한다. 즉, 요일과 월 사이에는 관련이 있다. 분할표를 보면 카이제곱에 대한 기여가 큰 셀이 요일이 화요일이고, 월이 8월인 셀이다. 즉, 이 경우 기대된 값은 9061.58명이지만 관찰된 값은 13005명으로 아주 높다. 연간 관중수 시계열 분석결론 ANOVA 분석을 통해 관중수 모평균이 같지 않다는 것을 알
15페이지 | 1,400원 | 2011.06.20
두 모집단 분산 차이 가설검정의 실제 응용에 대해 토론하시오
역 내 여러 대학들이 존재할 때 해당 대학들의 학생 수 비율(A)과 전체 인구수 비율(B)과의 차이인 t-분포에서의 표준오차 μi 와 σi 를 이용하여 정규분포로 변환시킨 후, 위 식으로부터 구한 자유도 n=10 인 카이제곱 검증 결과를 통해 얻은 귀무가설 기각역 안에 포함되는 구간만을 선택하여 상관계수를
2페이지 | 2,000원 | 2023.08.06