분 산 분 석
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작성일 24-07-06 15:22
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지금까지 표본 mean or average(평균) 들의 차이를 표본내 변동과 비교함으로써 통계적으로 유의한 가를 판단하게 된다는 대략적인 분산分析(분석)의 개요를 이야기하였다. 이제... , 분 산 분 석기타레포트 ,
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지금까지 표본 평균(average)들의 차이를 표본내 변동과 비교함으로써 통계적으로 유의한 가를 판단하게 된다는 대략적인 분산분석의 개요를 이야기하였다.
이 분산비는 (는 i그룹의 모mean or average(평균) )인 귀무가설을 검정하기 위한 검정통계량으로 이용된다 즉 귀무가설이 옳다면 그룹간 분산도 우연한 오차분산의 크기밖에 안될 것이므로, 분산비는 1에 가까워 질 것이다.
=
이제 해야 할 일은 이 두 가지 분산을 비교하는 것인데 이를 위해 다음과 같은 분산비(variance ratio)를 구한다. 반면에 이 보다 상당히 크다면 mean or average(평균) 의 동일성에 의심을 갖게 된다
실제로 귀무가설이 옳을 때도 추출표본의 변이성(rando…(To be continued )
지금까지 표본 평균들의 차이를 표본내 변동과 비교함으로써 통계적으로 유의한 가를 판단하게 된다는 대략적인 분산분석의 개요를 이야기하였다.
단, 는 그룹의 개수, 는 i그룹의 표본수, 는 i그룹의 표본분산이다.(i=1,...,) 위의 값은 2표본 문제의 합동표본분산(pooled sample variance)의 일반화 형태이다. 이제...
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다. 이제 이러한 사실에 기초해서 mean or average(평균) 차이를 검정하는 통계량을 유도하여 보자.
그룹들의 모분산들이 모두 동일하다는 가정 하에 그룹내 분산(오차분산)을 추정하면 다음 식과 같다.
또한, 그룹간의 분산은 각 그룹의 표본mean or average(평균) 들을 각 관측값으로 간주하여 구한다.
