경영통계학 8장

여러분들은 논문 논문을 쓰거나 회사에서 정식적인 보고서를 쓰는 게 아니기 때문에 규제율의 자료 출처에 대해서 그렇게 험격하게 따지지 않겠습니다.

거기에서 찾은 거거든요. 그 정도면 이제 뭐 지방자치한세 기간이니까 충분히 공식력이 있고 그 정도 아니라도 아니라도 여러분들의 출처를, 출처만 제대로 포기하면 어, 이 자료는 다 허용하도록 하겠습니다. 출처도 없는 자료는 이제 좀 곤란하죠.

막말로 아무 때나 숫자 이렇게 찍어가지고 이렇게 조사했더니 이랬다 라고 올릴 수 있거든요 온라인에 최소한의 출산은 표기할 수 있는 자료를 세운 바랍니다 정부 기간 아니고 일반

민간기관이나 기업이나 상관이 없고 민간단체 이런 데 상관 없습니다. 그리고 인터넷 검색해서 찾다보면 블로그나 이런데서 자기들이 자료라고 하는 경우도 있거든요. 그것도 자세히 보시면 본인들이 사용한 자료의 출처가 어딘지

약히로나 다 표기를 해놨을 거예요. 그런 거 사용하시면 됩니다. 일반적인 방법이고 그리고 거의 없긴 한데 그래도 간혹가다 하던데 할면도다 이런 거 통해서 자주 수집하는

물론 길거리에서 편문지 가지고 돌리는 건 아니고 주변 사람들, 친구, 지인, 친척 해가지고 30명 이상을 이렇게 해서 그렇게 한 학생도 있던데 그렇게 하셔도 상관없습니다.

다만 설문조사나 직접 조사를 하는 경우에는 만약에 진짜 설문조사지를 돌렸다. 뒷거래에서 설문조사지 자료를 제출하겠죠. 그게 아니고 지난 학기에 작년에 했던 학생은 카톡에서 물어봤던데 카톡에서 물어본 걸 다 칭찬했더라고요.

아무튼 증빙만 할 수 있으면 됩니다. 원래 설문조사를 통해서 저기 분석할 때는 설문조사들이 뭐뭐 데이터가 되기 때문에 보관하고 있거든요. 그런 식으로 하셔도 됩니다. 본인이 하고 싶은 것을 선택을 해서

그렇게 진행하시면 되고 교재 정하고 자료 소지했으면 가설, 지문가설과 내립가설 설정을 한 다음에 그 다음에 중요한 게 단측 검정인지 양측 검정인지를 접근을 해줘야겠죠. 단측이냐 양측이냐에 따라서

인계값이나 이런 것들이 달라지기 때문에 그리고 양측 검증을 해야 되는데 단측 검증을 했다. 그러면 안 되겠죠. 이렇게 한 다음에는 식탁계산해서 각각 검증을 하시면 됩니다. 식탁계산하는 거예요. 쉽게 할 수가 있고

인계과 같은 통계량은 인터넷에 찾아보면 다 나오죠. 1.56이다 이런거에요. 그리고 가사검정 외에 마찬가지로 여러분들의 연구 주제나 대상의 신뢰구간

계산하는 거 다 배웠으니까 쉽게 할 수 있을 겁니다 다만 이제 계산식 정도는 적어주세요 본인이 계산하는 식은 그리고 함수로 표기를 해도 되고 고수씨의 기념 보고서에

'지금 영어는 한 번 써도 되고''나는 이렇게 쓸 수 모른다' 그러면 '폰'으로 써도 내쉬면 되겠죠. 그렇게 해서 보고서에 들어갈 거는 내가 분석하고자 하는 주제, 어떤 걸 분석하겠다. 그리고 사용한 자료에 대한 항량, 출수가 어디고

이런 것을 하고 아까 말한 것처럼 자설, 인정하는 것과 실내고 간 대상과정까지 해서 결과 해석하고 본인이 이제 결론을 대신하시면 됩니다. 차이가 쉽죠? 20, 30대는 이런 줄에는 유의미한 수준으로

결론은 적어주시면 되겠죠. 주제는 교재에 있는 주제라든지 제가 방금 설명한 원료들, 여러분을 제외하고 자유롭게 선정하시면 됩니다. 그리고 이거는 모든 공중권의 기본이에요.

자료는 출처를 꼭 표기를 해야 됩니다. 한계 분석 뿐만 아니고 여러분들이 뭐 취업을 하는 학생이 있다면 학습하고 보고 보고 갈 때는 뜬다. 한계 분석 자료는 출처를 나쁘게 해야 돼요. 그리고 이제

QT 같은 AI는 제가 없으면 영점이다 이런 식으로 해놓고는 했지만 필요할 때 쓰셔도 됩니다. 제가 이제 다만 이거를 적어놓은 이유는 처음부터 끝까지 다 물어보면서 하는 식으로는

하지 말아달라는 거죠. 어차피 실내공원 계산한다든지, 틱 개산하는 편이라든지 이런 것도 엑셀이라든지 계산기라든지 그런 걸로 할 수 아니에요. 그런 거는 AI한테 물어봐서 하면 됩니다. 평균이 50이고 표준편차가 10이고, 타북 크기가 500개인데, 틱 값 어떻게 되는지 계산해달라고 하면 됩니다. 그래서 됩니다.

자, 혹시 뭐 엑셀, 기성기도 하나, 그것보다 더 발전된 AI로 하나, 그게 똑같은 거죠? 작년에도 똑같은 과제를 출전했는데, 작년만 해도 과제나 이런 거 할 때 고민이었던 게

그냥 AI 인테리어 딸깍 물어보면 바로 나오는 과제를 하기에는 너무 그래도 실제 보고서 쓸 때는 치마를 AI 사용을 해도 저는 개인적으로 검증을 하거든요 그 외에도 본인이 다 아는 상태에서 보고서 쓰는데 좀 더 편하게 하고 그리고 뭐 수정하고 수정하고 할 수 있는데 외우는 과정에서는 여러분들이 예를 들어서 시가계로 계산하는 건 그냥 모른다 그런데 AI 계산해달라고 한다 물론 시가계산 같은 거 AI가 틀릴 자료는 거의 없지만

AI도 틀린 답변 많이 하거든요. 그런데 그런 거를 모르면 수는 없습니다. 저도 뭐... 수고나 할 때, 필요한 정보 같은 거 물어보고 하는데 틀린 게 많아요. 뭐 예를 들면 손께서는 없는 오문인데도 본인이 못 찾겠지면 지어내는 경우도 있고 그런 거를 공결할 수도 있어야 되기 때문에

AI 사용을 어떻게 하면 좀 지향하면서 발제를 낼 수 있을까 라고 생각했는데 또 조금은 1년 지나고 사실 AI는 최대한 활용하는 게 좋다는 생각입니다 저는 모든 일에

활용하라고 만들었고 실제로 성능이나 이런 것도 충분히 우수한데 활용을 안 할 이유가 없죠 여러분들이 뭘 할 때 AI 잘 활용하면 그것도 능력이라고 할 수가 있고 저도 여러 분야에서만

그냥 하고 있기 때문에 그거를 나쁘게 보는 건 아닌데 다만 그냥 아예 창구도 끊지 다 만들어 달라는 식으로 하고 그리고 AI한테 뭐 이렇게 이렇게 뭘 좀 적어달라 했는데 그거를 본인이 보면서 고치고 고치고 그런 과정은 있어야겠죠.

한마디로 그대로 갖다 붙이지 말라는 겁니다. 그리고 AI 많이 가지고 갓을 찾아낼 수는 없지만 진짜 그대로 갖다 붙이면 티가 나요. 그 특유의 AI 특유의 워트라든지 그리고 심지어는

기호 같은 것도 그대로 복사를 하더라고요. AI는 책집집집이나 제미나이나 쓰는 기호가 책에 기호도 있습니다. 본인이 파달피라든지 그런 기호도 있잖아요. 그런 거는 성의가 너무 없죠. AI를 활용해서 본인이 변론을 어떻게 좋아할지 모르겠다 물어볼 거 아니에요.

본인이 생각했을 때 이거는 내가 받으면 수료가 없고 그 정도는 괜찮지만 여기까지 다 붙이거나 하시면 점점입니다. 그리고 중요한 게 제출 기한은 6월 9일.

수강을 한 번 했기 때문에 보강을 연속을 해야 하나? 그게 날짓도 2월 9일입니다. 그래서 마지막 수강, 감인 날까지. 지각제출이나 연장제출은 없어요. 기본이 넉넉하게 거의 한 달 가까이 되니까

충분히 기한 내에 제출을 할 수가 있고 파일은 보고서 한글이나 워드 이런 걸로 보고서 파일이랑 그 다음에 분석에 사용한 자료 원자료를 같이 제출하시기 바랍니다. 아까 예시를 들면

이런 엑셀 파일을 같이 확실을 하세요. 근데 본인이 나는 엑셀 파일은 게 아니고 그냥 사이트에서 이런 표를 그냥 게시를 한 거를 가지고 거기에 숫자를 사용했다. 라고 하면 그거 캡처에서 캡처 통계하면 되겠죠 사이트 주소랑

아까 말한 대로 상품 하나 주변을 또 확보를 했다. 그러면 거기 사용한 지금 준비할 수 있는 자료 좋은 걸 같이 제출을 하시길 바랍니다. 이거 제출은 LMS의 과제 메뉴를 올려놓고 아직 공개를 안 해놨는데 오늘 공개할 건데 거기다가 LMS에 제출을 하시면 됩니다.

이게 설명했지만, 팁들을 해보면 가료 착수하는게 일이지 나머지는 어렵게 없을거에요. 아무튼, 서재 관련해서 힘을 주신 분 일단 좀

제가 뭐 해야 될 거 이렇게 해놓은 거가 없을 때마다 감정 이렇게 될 겁니다. 네 하시다가 물어볼 거 있으면 본인적으로 물어보시면 되고요. 네.

오늘 배울 내용은 평균 차이에 관한 자격증 지난 시간에 가설 검증에 대해서 배웠는데 지난 시간에 배운 가설들은 대부분이 평균 60시간을 넘지 않는다 이런 거였어요

그러면 평균 용량이 130g을 뭐... 통과하지 않는다. 이런 거였거든요. 근데 만약에 이런 게 있다면 A집단, 아까 예시도 적합한 예시죠. A집단의 성적과

비집단의 성적에 차이가 있는가 이건 너무 좀 애매하니까 남성과 여성의 대학교 성적에는 차이가 있는가 그거를 알아보고 싶은데 전국에 있는 남학생, 여학생을 조사할 수는 없겠죠 그러면 그중에 남자가 100명 여학생 100명 성적을 조사했더니 예를 들어서 여학생이

한 5점 정도 높게 나타나더라. 그러면 5점이고 표준편차가 예를 들어서 2점이라고 하면 평균이 한 5점 정도 차이가 나고 표준편차가 2점이고 그래서 각각 100명을 가지고 조사한 이 정도 값을 가지고 전체 남학생과 남학생의 성적에 차이가 있다고 할 수 있을까?

이걸 검증하는게 평균 차이에 관한 수터 증정입니다. 차이가 있다 없다 두로 이렇게 많이 나오겠죠. 그러면 이것도 기본적인 건 같은데 계산을 하는 자료들에서 차이가 있어요.

예를 한번 보면, 교재에 있는 예제입니다. 어떤 학교 콘텐츠를 개발하는 특사가 있는데 새로운 게임을 활용한 새로운 콘텐츠를 개발해서 새롭게 개발한 콘텐츠가 기존의 콘텐츠 보다 더 좋은지 이거를 이제 하고 싶은 거죠.

그래서 이 새로운 수학 컨텐츠의 게임을 활용한 수학 컨텐츠의 교육 성과를 테스트하기 위해서 성격이 성질이 비슷한 60명의 학생을 두 그룹으로 나누었다. 두 개의 표건 식단이 있는 거죠. 각각 성질이 있죠.

기존의 학습관 직단이 A반, 새로운 콘텐츠로 학습관 직단을 B반으로 해서 성적을 받더니 학습을 시키고 시험을 전 성적을 받더니 A반은 평균 80점, 평균 5점, B반은 평균 85점,

평소, 평소, 과정 이렇게 나왔습니다. 그럼 평온은 일단 B만이 새로운 콘텐츠로 공부를 한 학생들이 평균 5분 정도 공부를 한 학생들이 평균 5분 정도가 꽤 나왔죠. 그래서는 로고를 가지고 평온을 보면 채무 콘텐츠의 교훈 성과가 좋긴 하지만

우연이 나온 결과가 나올 수도 있잖아요. 그래서 과연 이 평균의 오던노도 차이가 나는 이 결과를 가지고 실제로 20단 공개간 테라 콘텐츠로 학습을 한 사람들과

기존의 컨텐츠를 합격한 사람들의 성균 성적에 차이가 있다고 할 수 있는 락을 검증을 하는 겁니다. 이 수준은 5%로 해서 검증을 할 거거든요. 그러면 일단은 가설 부터 설정을 해야겠죠. 이런 식으로 별개의 집단이 있는 거를 아까 말한 것처럼 독립 집단 검정 독립포본 검정이라고 하는데 용어가 중요한 건 아니고 이렇게 조직단의 경우에는

가설 어떻게 하느냐? 대집가설이 뭐예요 일단. 내가 검증하고자 하는 거. 내가 증명하고자 하는 거는 차이가 있다 라고 들으면 돼. 근데 이제 혼밀히 말하면 새로운 콘텐츠로 학습한 B집단의 점수가 기존의 콘텐츠로 학습한 A집단의 점수보다

'목다'가 대립한 거로 되겠죠. 집단 2의 평균이 집단 1의 평균보다 크다. 그러니까'있다 없다'라는 조금 기념은 다르긴 해요. 그러면 규모가... 도대체 이렇게 나와 있는데

대리 가설과 기무가설 관계는 대리 가설과 반대되는 게 기무가설이죠. 그래서 지난번에 배웠을 때 평균 배달 시간이 60분 미만이다가 대리 가설이면 이상이다가 기무가설이었잖아요.

여기는 차이가 없다죠? 차이가 없다는 식으로 나타내면 등보죠 등보아보겠다 그냥 여기의 1인 식단에 1인이랑 2인이나 평균이 3단으로 효구장의 기모가 나타납니다

이렇게 하면 이렇게 하는 필름인가? 그렇지 않습니다. 오히려 이렇게 쓰는게 조금 더 일반적인 조이긴 해요.

원래 우리가 배운 대로 하면 그리고 사실 배운 내용에 따르면 저게도 맞는 게 베지타설은 이 집단의 점수가 더 높으니까

반대되는 것은 같아도 얘랑은 다른 거고 오히려 기존이 더 좋고 좋죠 얘는 이제 뚫리게 되는 거잖아요 그래서 요게 뭐 우리도 맞긴 하지만 일반적으로 그냥 이렇게 써도 문제가 없고 더 이렇게 흔한 표현인 이유는 우리가 지난 시간에도 이제 뭐 이런 식으로

이렇게 있을 때 검정을 한게 예를 들어서 60시간 초과한다가 대리타 서류이고 60시간 이하가 긴가서류를 했을 때 60도 검정하고 59도 검정하고 58도 검정하고 57도 검정하고 그렇게 안 했죠. 60만 검정을 하면 어차피

60일 때도 이모 같은 기가 사니까 50, 50, 50은 검정할 필요가 없다고 해서 드모만 검정했습니다. 실제로 검정할 때 마찬가지로 드모인 경우만 검정을 하면 과연스럽게

얘네들도 다 비각이 될 수 있기 때문에 등으로 크기에도 아무런 문제가 없습니다. 시험에 만약에 나왔는데 등으로 적어도 정답 이상이나 적어도 정답이에요. 자, 이제 귀모사는 이렇게 되고

그 다음에 이제 평균을 어떻게 구하는지 조금 있다가 말을 하고 표준편차를 우리가 표준오차를 계산을 해야 되는데 표준오차는 표준편차 나누기 root n이죠

이 경우에는 표준편차가 A집단은 5점 B집단은 4점인데 표준편차 두개죠. 그래서 우리가 원래 했던 방법대로 표준편차를 계산할 수가 없습니다.

각각의 집단의 집값을 부해서 하는 식이 아니고 집값 하나만 나올 거예요. 집값 하나만 나올 거거든요. 그러면 어찌 됐든 두 집단의 평균과 표준편차가 하나가 돼야겠죠. 집값이 하나면 평균도 하나, 표준편차도 하나여야 될 거 아니에요. 그래서 어떻게 하냐면

합동금유산이라는 걸 계산을 해서 표준평사를 아니 표준오차를 계산을 합니다. 이것도 두 경우가 있는데 두 집단이 있고 이 경우에는 A반과 B반이 있는데 A반과 B반의 무집단의 표준평사가

도전이 같다고 볼 수 없는 경우 5집단의 표준편차에나 얘네들 보면 A가 5점이고 B가 4점이고 다른 거 아닌가가 아니고 5집단의 표준편차와 분산이 같다고 보기 어렵다. 즉 다시 말하면

모집단의 성격이 너무 다른 거예요. 1 같은 경우에는 가성환경, 지능기술, 학용량 비슷한 애들을 그냥 반으로 나눈 거니까 모집단으로 치면 그런 애들은 다 성격이 비슷하겠죠. 근데 그게 아니고

국정에도 그렇게 하지 모르겠는데 예전부터는 후등반 생각별로 나눠서 국립교육부에 수업하기도 했거든요. 국립교조직단을 비교한다고 하면 그거는 좀 차이가 날 수 있게

그래서 두 가지 종업으로 나눠지는데 참고로 그러면 모집단의 표준 편차가 다르다 같다 그거는 그냥 대충 그러면 본인 생각으로 하는 거냐? 아닙니다. 이제 그것도 검증하는 통계 방법들이 있어요.

모집단 공산값은 확실한 차이가 있다. 정확한 표현은 두 집단의 표준평차나 공산이 같다고 보기에는 무리가 있다. 이렇게 표준오차를 계산합니다. 10을 보면

A집단, 첫 번째 집단의 S제곱이 뭐예요? S가 표준평차거든요. F제곱은 뭐죠? 분산이죠? 분산. A집단의 분산. 아까 5점이 있으니까 5의 제곱. 나누기 크롬 크기. 마찬가지로

비집단의 분산 나누기, 표복 크기 두 개 덜해서 제복을 해주면 이게 표준 오차가 됩니다. 그러면 30분의 25 더하기 30분의 16 이 표준 오차가 되는 거고

모집단의 표준편차가 같다고 해도 무방할 때 아까 30년 통과할 때 5점 4점 나온 거야 그냥 우연히 그래서 모집단 중에 우연히 이제 그렇게 나온 거고 그러면 삐빠래 새끼를 모아놨으니까 거기서 반으로 자를 거고

어 하는데 뭐 좋겠느냐. 뭐 있잖아. 지금 상품에서 무난 때는 이렇게 상품이다. 복잡이도 이구나. 자 이게 뭐냐면.

표준편차 곱하기 우측 안에는 간단합니다. 그냥 3분의 1도 안정돼요. 첫 번째 집단의 표준표기가 30이니까 30분의 1 더하기 두 번째 집단이니까 30분의 2 30분의 2의 제곱분 곱하기 표준편차인데

얘를 구하는게 복잡하죠. 시그레이브에서 설명을 하면 m-1*표준편차 더하기 m-1*표준편차에요. 혹시 뭐가 많이 있긴 하지만 그렇게 어려운게 아닌게 그냥 표준표자 구할때 자유도고 분산 구할때 m-1이기 때문에 표본할 때 분산이군요. m-1*표준편차

소리로 편차니까 29 곱하기 5 더하기 20 곱하기 4 그거를 다유도로 나눠주면 됩니다. 다유도가 30 더하기 30 -2에요. 첫 번째 단에 표본 크기 더하기 두 번째 단에 표본 크기 -2 다유도라고 하는 건데 우리가

표본의 분산을 구할 때 자유도가 m-1이라고 했죠. 이거는 지금 두 집단 다 사용하고 있잖아요. m-1 더하기 m-1인거죠. 그렇게 해서 이제 분산을 하면 29*5의 제곱

25*4의 제곱을 58로 나눠준다. 이게 합동분산인데, 그러면 이제 합동분산이 20.5니까 얘는 루트 20.5가 되겠죠. 루트 1차는 분산의 제곱근입니다.

룩둘 20.5 그래서 곱하기 룩둘 30.5인자 이게 이제 표준 5차인데 시험에는 학동분산은 재산하는 문제는 나오지 않을 거니까 학동분산칙은 외우지 않으면 됩니다.

합동분산, 그러니까 50.5%에 갔다고 무방한 경우에 합동분산과 합동분산을 제시를 할 거예요. 합동분산이 20.5%일 때 반표를 검증해라.

이런 식으로 할 거 같냐. 그리고 이것도 안될 거고 싶어요. 그 식단의 수집 분산이 환경이 다를 경우에 표시가 갑자기 나타나는 것 같아요. 그것도 시험에는 대상 문제로는 되지 않습니다. 식은 외울 수가 없다는 거예요. 식은 누구만

알면 되겠죠? 이것만 알면 되고 아마 여러분 주의하기 때문에 합동 분산이 20.5인데 여기 20.5 그대로 습하면 안 돼요 루트 20.5로 뽑게 됩니다 합동 분산이 20.5다 이렇게 신용문제에서 대시를 한다고 해서 바로 20.5룩하면 뜨리겠죠?

아무튼 예제에 A반, B반 계산을 했더니 표준오차는 2.2/30에서 1.16

이게 T값입니다. 이게 표준 5차입니다. 그 다음에는 평균만 알면 되죠. - 모집단의 평균을 표준 5차로 나누면 그게 T값이잖아요. 그때는 평균과

평균의 평균과 모의자의 평균이 어떻게 되느냐. 우리가 검증을 하려고 하는 것은 평균의 차이에요. 그래서 우리가 그 전에 지난 시간에 계산할 때 썼던 식은 이 식이었죠. 딱 계산하는 거. 이게 평균의 평균이잖아요.

60시간 이상 미만이 다가가면 63시간이 나왔다 63이랑 진짜 나왔다 63과 내가 지금 이제 두 단의 평균이라고 가정하는 60 63-60인데 더하면 어떻게 할 수 없지 이렇게 했는데 이 평균 사인에 대한 관계가 어떻게 하느냐

폴본의 차이가 폴본의 평균이라고 보시면 됩니다. 그러면 아까 a반은 80점이었고 b반은 85점이었죠. b반의 차이는 -5죠. 80 - 85니까

그게 이제 우리가 기존 시계 치면 요구해. 아 이게 되는 거고. 그다음 모집달의 평균은 뭐냐. 차이가 없다가 모집달의 평균이에요. 비무가설에서 얘기하고 있는 걸 우리가 모집달의 평균이라고 가정을 하잖아요. 가설검전의 기본적인 논리구조는 내가 이걸 준하고 싶은데 이게 아니라는 반대의 비무가설이

하다냐 안하냐 요거를 따져서 간접적으로 검증하겠답니다. 그래서 차이가 없다는 비무과설이니까 만약에 진짜 비무과설이 말하는대로 두 개의 집단에 차이가 없으면 표본에서 나오는 이 결과가 이런 결과가 확률이 얼마나 될까? 확률이 충분하다? 그러면 비무과설이 틀렸다고 보기는 어렵겠다. 사이가 없다는 걸 틀렸다고 그러겠구나.

차이가 없다고 하는 귀모가설 전제하에서라면 이런 표본 값들은 확률이 매우 낮다 그러면 귀모가설이 틀렸구나 그거는 똑같아요 그럼 차이가 없다는 숫자로 하면 0이죠 0 0이죠

그래서 모집단의 평균은 0입니다. 그리고 우리가 구했던 커지는 오차로 나눠주면 끝값을 계산할 수가 있습니다. -5 나누기 아까 일정은 1.1.5

그래서 계산했었니 -4177이다 5% 유의수준에서 검증하라고 했으니까 인계값을 비교해 주면 되죠 5%

1대 중기값이 1.67입니다. 보다 훨씬 다르니까 비각입니다. 사이가 있다. 검증하는 건 똑같아요. 1.67 중기값은

차이를 봐야죠. 그러니까 엄밀히 말하면 노후 분포는 뭐냐면 노후 집단 간의 차이에 대한 분포예요. 그러니까 사이가 없다가 모집단의 평균이 0이 되는 거고 표본의 평균은 이게 차이인 마이너스가 되는 거죠. 그러니까 이것도 마찬가지로 결국에 해석할 때는 만약에 모집단의 평균이 0이 맞다면

표본의 평균이 -5가 나올 확률이 얼마나 되겠다 근데 5%도 안된다 5집단의 평균은 0만일 것이다 2단간의 차이가 없다는 기후가 더는 기억한다 이렇게 하면 그리고 P값 같은 경우에는 P값도 좀 하시죠

아까 전에는 1.4.277이라는 게 다운 확률이 5%보다 작으니까 한다인데 그럼 과연 4.277이라는 각지 다운 확률이 뭐가 됐든지 5%보다 작으면 알겠는데 몇 프로 될까

그게 P값입니다. 이거는 뭐.. X같은거 하면 쉽게 계산을 해주고요. 계산했더니 3.583 10하기 10이 마이너스 5승 10에 마이너스 X이 0.1이죠. 마이너스 5승이면..

0.00001이고 곱하기 3.583이니까 0.00003.583이면 10만 원에 3 정도 되는 굉장히 낮은 확률이죠 이렇게 낮은 확률이 우연히 나왔다고 생각하기보다는 보조자 평균이 0이 아닐거죠

답하는게 합리적인 결론이라고 할 수가 있습니다. 그래서 지금과는 시작하고 게임형 콘텐츠 개발 콘텐츠의 특화가 더 크다고 볼 수가 있다.

또 비슷한 문제인데, 보니까 당시 자주에서 호텔에서 예대로 제공하는 분들이 거의 다 단측 검정이더라고요. 거의 다 전부 다. 일부러 양측 검정 문제를 하나 가지고 왔습니다.

양측 검정 나왔을 때 장모 풀고 있기 때문에 양측 검정 문제인데 비슷한 문제에요. 22명의 학생을 뽑아서 비슷해요. 비슷한 일사리를 둘로 나눴으니까

모집단에 분단이 동일하다고 봐도 되는 경우겠죠. 아무튼 반반이 아니고 12명은 기존의 교육방식 10명은 새로운 교육방식으로 학습을 하는

아래길 개정했습니다. 그렇게 해서 마트까지로 성장받더니 교육관심 효과가 다 새로운 교육 콘텐츠를 사용할 학생은 평일 85일 교육관심 효과가 5. 유의 수준 5%에서 두 교육관심 효과에는 어떤 침대가 있는지 인정을 해라.

똑같이 해주면 되죠. 평균 5차 아까 식으로 계산을 하고 그리고 이제 평균 가지고 해서 평균 5차 나눠주면 되는데 다른 게 뭐냐 얘는 양측 검정입니다. 양측 검정 국제예요.

잘 보시면 아시겠지만 이것도 문재인증을 찾아내야 되는데 기존의 교육방식과 새롭게 개발한 교육방식으로 공부를 시킨 건 한 것 같죠? 검증하고자 하는 게 새로운 교육방식의 효과도 나은 게 아니고

차이가 있는지 원래 목격한지 모르겠지만 제가 탁시관에 얘기했는데 차이가 있다 없다는 기본적으로 양측검정이 많아요. 양측검정 하는 경우가 조금 전에 우리가 풀었던 예제는 조금 헷갈리게 돼있지만 양측검정 문제 말하는 거예요 차이가 있다 없다 진짜로 차이가 있다는 거는 더 좋은 것도 차이가 있는 거고 더 나쁜 것도 차이가 있는 거죠

그 경우에는 양측 검정입니다. 이 경우에는 새로운 컨텐츠가 더 좋은지를 검증하는게 아니고 두개에 관해 차이가 있는지 검증하는거죠. 아까 연령대별 흥주율도 20대와 30대 간에 30대의 흥주율이 더 높은지 요거를 검증하려면 단측 검정이지만

그냥 그게 연령대 간에 움직일의 차이가 있냐 없냐 검증하면 양측 검증입니다 잘 구분하셔야 돼요 왜냐하면 선수대가 있을 때보다 더 높아도 차이가 있는 거고 더 낮아도 차이가 있는 거죠 그래서 차이가

그냥 있다 없다, 높다, 낮다가 아니고 있다 없다 라고 하면 양식 검정을 해야 됩니다. 그리고 단식인 양식인에 따라서 결과가 달라질 수가 있어요. 왜 그러냐면 일단 계속하면 평균은 -5.

그리고 오차를 계산해서 나가더니 T값이 -2.608이 나왔습니다. 그 다음에 5% 위 수준에서 검정을 하라고 했죠. 앞에 T분포고

달라서 그렇긴 한데 일단 이 앞에 단체 검정의 경우에는 처분의 성격이 충분하면 인계값이 5% 위수의 5%에 비해 인계값이 1.645가 될거에요. 정규 분포값이 똑같이. -1.645 거의 비슷하죠. 1.645랑.

그러면 양측 검정일 때는 똑같은 65%인데 2.5% 2.5%는 99% 알긴 아는 것 같은데 아무튼 5%일 때는 5.6.5%입니다. 정규 검정이라고 치면

저번에 그게 똑같다고 치면 근데 양층일 때는 오프레인 값이 1.96m 이 값이 달라요 똑같이 오프 유의 수준인데 이게 달라요 양층이나 단층에 따라서

조금쩐 문제 같은 경우에는 2.2.6 몇 이었나요? -2.6 08 이니까 양측일 때도 단측일 때도 기각이 되긴 하지만 만약에 1.8도 마약 1.8도 나왔다. 그러면 단측일 때는 기각이지만 양측일 때는 기각이 안 됩니다.

이것부터 계란 시간에 설명을 하긴 것 같은데..

단측은 이 영역이 없으라는거죠. 이 영역이라는게 튀어나가는 부분이니까 양측이면 튀어나갈 수 있는 부분은 합쳐서 없어여요.

그러니까 양수기 때는 각각 2.5로씩이겠죠 그럼 얘가 2.5일때가 5일때랑 당연히 다르죠 여기가 0이면 -0.1 0.1으로 갈거 아니에요 이런식으로 갈거 아니에요

수업원에서 갈 거 아니에요. 당연히 다릅니다. 양쪽이나 그 반칙이나. 오늘 뭐 소개표에 보시면

우리가 그 확률값에 따른 Z값 찾으려면 여기서 확률값을 차려서 6% 추적을 하면 되죠.

그럼 단축일 때는 확률은 30 몇인거 찾아야 돼요. 이거는 안 잘라서 보면 크겠으니까 47.5 찾아볼까요 47.5

47.5, 0.5, 0.5, 0.1.0 1.96인데 얘는 안 찍을 때입니다 안 찍을 때는 85 그냥 그리고 이 표가 의미하는 게 뭐냐면 어떤 값이 있을 때 이 원칙을 선택해야 하나

그러면 제외된게 5%일 때 반칙일 때 5%죠? 45% 찾으면 되죠. 45% 찾으면 딱 5% 찾으면 되죠. 여기 4.5.0.5가 있으면 딱 이 중간쯤 되겠죠? 그러면 얘가 1.64고 얘가 1.6.

보니까 자원대인 1.645에요 근데 양측일 때는 마치 2.5%인거 2.5%인거 2.5%인거 찾으면 되죠 양측일 때는 아까 말한대로 용돈값이 높아지면 1.5% 값이 다릅니다 안측이냐 양측이냐는 굉장히 중요해요

여러분들이 지금 관측만 보니까 계속 이제 여기 쑥 넘어온고 게임에 익숙해질까봐 양쪽 문제 일부러 가지고 온거고 그래서 문제를 처음에 보면 반측인지 양측인지부터 잘 판단을 해주셔야 됩니다 그래야지 비무 가설 대리 가설도 제대로

상상한 호소가 있겠죠. 계산은 거 마찬가지구요. 이 경우에는 양측 검정이고 -2.608인데 5%일 때 대충 1.96 보다 좀 클 거니까 T5 거는. 이게 작아서요. 그래서 아마 기각을

할 겁니다. 보면 2.0.8 정도 되어야돼요. 마이너스 2.0.8보다 더 작은 마이너스 2.0.6.8이 나왔기 때문에 빙무 발표를 시작한다. 차이가 있다. 차이가 있다. 이 경우에는 뭐가 더 좋은지 몰라요. 거의까지는 별로 내릴 수가 없고

Bravo, non, je ne sais pas.

10분 쉬고 가도록 할게요. 제가 간 학생들은 왕권 축복 테스트는 이길 바랍니다.

- 아... - 아... - 아... - 아... - 원형비밀은 왜... - 아... - 이... - 아... - 응... - 응... - 응... - 응... - 이... - 아... - 어... - 어... - 아... - 아... - 아... - 아... - 아... - 아... - 아... - 다... - 네... - 편리풀... - 아... - 아... - 도와줘... - 아... - 아...

내피 게임이 좀 없어 일본 사무라이에 대한 자별을 해보겠다 이게 찐이다 뭐라고 그게 나아닌다 그치 아니었어 몰라 아니라는 말 그래서 말로 해

아 말로 할 거예요. 스토리 차단당했다고 봐.

Thank you.

-뭘이 없다고요? -뭘이 없다고요.

하얀 이하가 있는데 다 몇몇에 있는 건 나한테 막 이렇게. 뭐 비행기 위해서 계속 한 번 더. 아, 기쁘다. 다행히 저거. 아, 그래? 이거 무슨 일이야?

얼마 안 됐는데? 시즌 마지막에 피해시 바라며 빠르게. 그러면 다행히 안 돼. 아, 안 돼. 다행히 안 돼. 다행히 안 돼. 진지, 갈 때 막 해지.

- 아니 이게 뭐야? - 왜 사봤을 때가 뭐 안 돼? - 아니 안 봤을 때가 뭐 안 돼? - 아니 안 봤을 때가 뭐 안 돼? - 아니 이게 좀 깜짝이야. - 아니 내가 스크랜 내 눈이 너무 좋아. - 근데 내가 스크랜 내 눈이 너무 좋아. - 근데 내 눈이 너무 좋아. - 아니 미적이니까. - 냄새 맡으라고.

잘하는데? 해가 안 되는 게 멋있어. 아아! 아아! 너 니 부모 1초동안. 아니, 누가 도와? 지금. 아니, 이제 생활자식. 아하하하. 아, 저거. 아니, 저거 뭐. 이만해.

치타입? 어? 시시! 나 왜 얘기하지? 응. 왜 있어? 치타입은 희대윗 성만 있는 거 두개이잖아. 아, 궁금해. 나 그냥 그냥 가져다줘. 손. 손 손지 아닌 거 같아. 어. 어. 얘 왜 이렇게 밥에 밥 못 따르래? 딱.

Jag kan inte olla vana. Jag kan inte olla vana.

아래가 내게. 아래가 내게. 아래가 내게. 많이 봐야. 많이 봐야. 네. 너 이제 오고 나서. 어디가. 도나야.

- 했을라. - 25%야. 25% - 지금? - 어. - 나 안 걸려. - 나 -25%까지 왔어. - 어? - 난 물론 롱 이어가지구. 근데 이게 뭐 하는 거야? - 살란 뒤엎어. - 죽여달라는 거. - 근데 이게 레전드야. 40%

어? 비트코인 그.. 그건 뭐.. 싱싱하네~ 싱싱하다.. 아.. 근데 원래 튼슬라 적정가가 3만원대였는데 지금 많이.. 아직도 지금.. 너무 트럼프 때문에 좀 떨어진가.. 근데.. 나한테 이제 주식 얘기 안 했으면 좋겠어.. 근데 나한테도 안 했으면 좋겠는데.. 나 지금..

무익투자 이거 가지고 지금 그렇게 아니 하나 뭐하는거야? 어디 하나 안 보여? 지금 그냥 개꼬라도 하는거야 나 요즘 야구도 상태가 섭섭치 않아서 맞아 이게 물때리는게 야구 성적에 따라서

지금... 지금... 지금... 지금... 지금... 지금... 지금... 아... 난 진짜... 이 어플을 지우려고... 지금... 어디까지 내려가는 거예요? 어디까지만... 지금... 지금... 지금...

진짜 어디까지 내려갈까? 가면.. 매일매일 새로운 집안을 뚫고 내려가고 있는 거잖아 말해두신 그리부.. 흥믿.. 흥믿.. 흥믿.. 망하시랬니 아.. 그만 살고 싶다 나는 이런 말이든 심해 질당이 진짜로..

난 이런 말이 너무 괘씨되지 괘씨되나? 김범수야? 난 이러면 어~ 괘씨되지 우와우와 팬서비스.. 우와우와

- 스틱 호스트로 방. - 진심지? - 뭐 주장하고 있네. - 와! - 쉣! - 아! - 검증만이라고 이러했잖아. - 와! - 광택. - 광택. - 계란 광택. - 세우까스. - 와!

와 속식 참치 김치찌개 점자챔 와 나 빼대 나 빼대 야 야 아 렛새 하나 보세요? 아 진짜 이런거에요 어?

- 세림이 너무 안 좋아 저거. - 이거 그냥 안경점에서 막 준거야. - 패션안경. - 독수검사 한번 해보자. - 어. - 아는 얇은데요. - 근데 막 엄청 안 좋은 거 나왔는데. - 입네버가.

뭐가 있어 뭐가 있어 어? 어? 어? 어? 여기 모습으로 맞은데 어떻게 지켜줘 지켜줘 지켜줘

- 시원하는 거 같아요. - 응. 무방비서. 무방비서. - 저... - 엠블링. - 성적. - 오늘 안 좋았어. - 오늘 안 좋지? - 제 생각에.

그 부분 점수나 그런거는 물어보려고 아 그냥 다 챙겨주면 되지 물도 아 마지막 뭐 마지막 뭐 그런것도 있고 알겠다 진짜 나 제일 걱정되는 이유는 근데 재무관리는

기말고사 잘 보면 비율이 높으니까 충분히 나쁘다는 건 나아지 난 그냥 마케팅은 마음속에서 보내줬어 아니 왜 마케팅은 막 그런 편 아니잖아 그래 그러면 1등이니까 안 나쁘지 나같이 이제 그 AI 합성은? 나같이 이제 인천안

아니 너 80점은 진짜 80점은 넘잖아 난 지금까지 성적을 물어봤어 나보다 낮은 사람은 본적이야 아니 아니 한 10명 물어봤는데 아니 진짜 망한 사람은 80점은 밑에가 없어 어? 진짜 없어 안 있어 아니 너는 있었어 있었어 너 있었어 몇 명? 나 건우

번호 잘 봤다. 70... 70... 아니요. 나한테 80... 80점이 났는데? 80점이 났는데? 나한테 80점? 너한테 80점? 너 견제하려고... 맞아. 너 견제... 견제당했네. 너 견제당했네. 견제사당했네. 견제사당했네. 어, 대상으로 했지? 너한테...

상대의 비교는 뭐냐면 그 고집단 간의 평균 간의 차이인데 다만 고집단이 하나에요 고집단 두 개가 아니고 같은 모집단에서 수준이 수준의 경우입니다.

이것은 어떤 경우냐면 1세 교재인이 얘기했을 때 약을 제거했는데 약을 먹은 사람과 안 먹는 사람 60명을 뽑아서 30명은 약을 먹게 하고 30명은 안 먹고 유한단으로도 있지만

경우에 따라서는 개인차가 더 큰 경우 약수처라는게, 가이옷 효과라는게 개인마다 차이가 나기 때문에 그렇게 서로 다른 집단을 뽑기보다는 공약 30명을 뽑아서 약을 먹기 전과 후

그렇게 비교하는 게 조금 더 적합할 수 있겠죠. 그래서 약을 적용하는 거 전부. 아까 프로그램 같은 경우에는 프로그램으로 공부를 하기 전에 한 적과 한 후에 한 적이죠. 이런 식으로 같은 집단에서

평균을 계산해서 차이를 검증하는게 쌍대 비교입니다. 그래서 같은 평균차이에 대한 검증이지만 다른 모집단의 특급량, 같은 모집단의 특급량에 따라서 차이가 있습니다. 쌍대 비교는, 그건부터 미리 말씀드리면 같은 모집단이기 때문에 나중에 평균오차 계산하고 이런게 간단해요. 우리가 배웠던 대로 계산을 하거든요.

그런 차이가 있고 예를 들면 새롭게 개발한 다이어트 프로그램 효과를 알아보기 위해서 10명의 지원자를 시켰다 10명이고 유리수준 5%에서 효과가 있는지 여부를 검증해라 이것도 문제 자체가 어렵진 않은데 과서를 선정할 때

조금 주의를 해야 됩니다. 약이 효과가 있으면 이제 체중이 감소를 하겠죠. 대리 가설이 체중 감소서 효과가 있다. 인데 비무가설은 효과가 없다.

하지만 이것도 마찬가지로 엄밀히 말하면 체중검속관은 야채를 먹기 전에 A집단, 먹기 후가 B집단이면 대비가서는 식으로 나타내면 뭐예요? 이해평균이? 이해평균이?

대립 다가겠죠? 이렇게 나타내면

첫 번째 진단이 첫 번째 진단이 보다는 첫 번째, 그, 세 번이 먹기 전 두 번째가 먹기고 최종 원 효과에 쓰려면 오케이 오케이 오케이, 제리 가설이 되겠죠? 규모 가설을 할 수가 없다면

대모인데 만약에 오히려 먹기 전보다 거쳤다? 없는 거죠 그러면 그렇게 써도 좋아합니다

그래서 글로는 똑같이 있다 없다 라고 해도 민락을 파악을 해서 단측인지 양측인지를 잘 구분을 하셔야 돼요. 다이어트 효과가 없다는 것은 몸무게가 똑같은 것 뿐만 아니고

늘어나도 당연히 다이어트 효과는 없는 겁니다. 그러니까 이 경우에 형과 따위가 양측으로 효과하고 풀면 틀리겠죠. 그래서는 조사를 한 결과 표가 자료를 정리한 표가 이렇게 있는데 10명을 가지고 다이어트 전후

세종사이를 이제 유효한거죠. 세종사이가 첫번째는 5kg, 두번째는 2kg, 이런식으로 나와서 그러면 첫번의 평균은 세종사이의 평균이 되겠죠. 세종사이의 평균.

1가표월 평균이고 모집단의 평균은 뭘로 가정을 한다? 숫자로 몇 시죠? 모집단의 평균은 0, 3, 3, 5, 8, 8, 9, 10. 자, 표월 평균은 계산해보니까 3.5에요.

3.5kg만큼의 체력감소효과가 평균적으로 있었고 분산 같은 경우에는 똑같이 분산 계산을 계속하듯이 계산이 됩니다. 핀들이랑 각각의 각도의 차이 목대기 3.5, 입대기 2.5에서 곱해서 다 더하고

1-1로 나눠주면 분산이 되고 분소를 제공하면 표준평차가 돼서 4.327 표준평차입니다 표준평차? 우리가 세례적으로 계산하는 방식으로 계산을 해주시면 돼요 같은 모집단이기 때문에 모집단 간에 분산이 다르니 같니 그런거 따질 필요 없죠

그리고 오차는 2.327 나누기 루트 10 계산을 하니까 2.551876이 T값이 됩니다. 그리고 표본의 평균은 2개의 표본 간의 차이니까

아까 평균이 3.5였죠. 이것도 표기하는 방법의 차이지. 얘 평균, 얘 평균 따로 구해서 빼주나. 얘 두 개를 뺀 다음 평균을 구하나. 똑같습니다. 저렇게 해서 하나 똑같아요. 아까 전에 얘기하는

얘의 평균값이 각각 있고 평균의 차이 이렇게 했다면 얘는 그냥 두 개의 차이의 평균 평균의 차이나 차이의 평균이나 그래서 3.5 그리고 공간의 평균은 차이가 없다니까 0으로 가정을 하고 있으니까 0 3.5-0 나누기 표준 5차

하면 2.57876이 T값이 됩니다. 그 다음에는 공정소개치랑 비교하면 되겠죠. 일단 단측이라고 했죠. 단측이고 유의수준은 5%였으니까 1.645보다 좀 크겠네요. 표본이 좀 작기는 해요. 10개니까.

예치값이 1.833 인계값이요. 5% 인계값이 1.833이고 얘보다 크기 때문에 규모가 덜은 기각한다. 두 개의 차이가 없다면

차이가 없다면 이런 결과가 나올 확률은 5%도 안 된다 라고 할 수 있습니다. 차이가 없다. 두 단의 평균 차이가 0이라는 기모가설은 틀렸을 것이다.

그리고 얘기했지만 인계값 있죠. T는 1.833, 아까는 1.645 이런 값도 있죠. 그런 값은 줄 거예요. 그냥 인계해서. 그리고 얘기했듯이 그냥 이상 문제 주니까

상관없긴 한데 경기분포값도 줄겁니다. 충분히 크다고 가정을 해서 문제를 낼거기 때문에 이런 값들은 여러분들이 길이 참나 신경쓸 필요는 없고요. 흙립값을 비교해서 고축검정이니까 더 크다 그러면 기가

기각을 합니다. 똑같은 문제인데 새로운 소프트웨어를 개발해서 기존의 시스템과 새로운 시스템을 비교했다. 마지막으로 상대의 공정입니다. 똑같은 열대의

그 이제 단말기 핸드폰을 사용해서 늘려냈을 때 요 새로운 선포트를 펼치하기 전 그리고 펼치한 후 속도가 빨라졌느냐 음.. 속도를 줄여주면 늘려지는구나 그랬다

Gracias.

도대체는 아시겠지만 의도는 이제 빨라졌다. 이거는 좀 공양이 아니라 전송 속도를 줄여야 되는 건 이런 건 아니죠? 전송시간은 줄어든다. 똑같은 문제니까 똑같이 표면 되고 다만 유의심은 1%니까 인계값만

다르겠죠? 원래 젠트값이 2.57이니까 5.76이니까 젠트값이 2.582 계산하니까 3.15 기각을 한다 똑같은 문제니까 굳이 안 풀게요.

다음은 모집단 비율입니다. 가설, 신뢰구간 설정할 때도 모집단 값이냐 비율이냐에 따라서 조금 달랐죠. 뭐가 달랐냐면, 표준 오차 계산하는 게 달랐습니다. 신뢰구간 때 표준 오차 계산하는 식과 똑같아요.

그때 이제 루트에서 P 곱하기 1-P 이렇게 괜찮다고 시험에 그렇게 했는데 컸습니다 그게 차이점이에요 요즘 같은 선거 기간에는 여론조사 같은 게 많이 나오기 때문에

실내 구안도 마찬가지고 검증할 때도 어떤 비율의 경우에는 오차를 구하는 공식만 다르게 해서 배판을 주면 됩니다. 뭐 평균이 50%다. 그럼 그게 평균이에요. 비율이. 비율이 평균이고 표정 오차는

이렇게 계산을 합니다. 확률 40%라면 0.4 곱하기 0.6 그래서 조금 크기로 나눈 다음에 제곱분을 씌워주면 표준오차가 나옵니다. 표준오차를 계산하는

식만 다르고 나오니 똑같습니다. 고객중에 5% 정도가 더 만족하지 않는다는 것을 알고 있었다. 작년 도착공회에서 요기는 조금 해야지만 모집단에 보내 드리라. 작년 고객도를 통해서 5% 정도가

만들어내지 않는다 라고 하니까 5%가 53%입니다. 지난 6개월 동안에 새로운 프로그램을 개발을 해서 5%를 낮추려고 노력을 한거죠. 그래서 노력한 결과 채택을 위해서

400명의 고객을 뽑아서 조사를 했더니 12명이 불만이 없었다고 했다. 협원의 평균은 몇이에요? 400분의 10이죠? 3% 3%가 불만이 없었다고 했으니까

일단 표본을 보면 불만도가 줄었어요. 작년에는 5%였는데 이번에는 3%가 줄었는데 그러면 이 결과를 가지고 모집단 전체의 불만도가 줄었다고 하는 게 있는가? 이거를 검증을 합니다. 유의수준은 5%로 했을 때

마저 또 증진시켰다고 볼 수 있는지 검증을 해라 대리과서를 0.05% 미만이다 리모가설은 5% 이상이다 이거는 간단하죠 5% 보다 개수인 되려면 5% 미만이 되어야 되니까 그게 대리과서

기구가 자동으로 5% 이상이다. 소중호차 계산하는 것만 풍경을 써서 계산을 한층이면 되죠. 5%니까 0.05 곱하기 1-0.05 반응이 바로예요.

조금만 계산을 하시면 그 다음에 검증 통계치를 그리고 제가 깊게 설명을 안했는데 뭐 있던 비율을 원래 경계 분포 가정 그래서 그거는 신경은 안 써도 됩니다 시험에서 제가 그거 구분하는 문제를 안 내요 너무 있게 들어가기 때문에 아무튼 그런데 일단 검증 통계치 Z값을 구하면 표본의 평균

3% 5일짜리 평균 5%죠. 그대로 3-0.03-0.03-0.0.0에서 아까 구한 소중 5,0.0.0.0 나눠주면 -1.8362 검정중개

B입니다. 그리고 5%의 수준의 잔뜩 검정이니까 변경포 값은 -1.645 보다 작은 값이라서 지금 것을 기갑한다. 그리고 여기 P는 N-S도 이거는 아까 400분의 10이 그 얘기에요.

다른 건 아니죠. 피값은 400분의 12~3%일까요? 이런 건 영상 이번에는 새로운 건 없지 않습니까? 자 그러면 일단 5%의 유익수는 지각하는데 1%일 때도 지각을 하느냐 검색 통계 인계값을 알고 있으면 바로 기억 못 한다고 나오겠지만 모르면 피값을 계산해보면 되죠.

이렇게 나올 확률이 몇 퍼센트가 되느냐 3%가 나올 확률이 몇 퍼센트냐 5%보다는 작아요 계산을 해보니까 0.033 1% 정도 됩니다 이렇게 나올 확률이 모의자 평균이 5%가 맞다면

이러한 결과가 나올 확률은 3.3% 정도 그리고 5%보다 작으니까 기각이죠. 근데 1%보다는 크죠. 만약에 위기 수준이 1%였다면 기각이 크지 않습니다. 1% 인계값은 1.96이고 만약 1.96보다 크니까 1%일 때는 기각이 안 된다.

피값을 어떻게 활용하는지 기억을 해주세요. 예제를 좀 보도록 하겠습니다. 오늘 거점 도시에서 새로운 스포츠 시설을 만들려고 하는데 95% 이상 찬성하는 경우에만

건설을 하기로 결정했다. 그래서 이제 여론조사를 한거에요. 700명을 가지고 여론조사 했더니 750명이 산성을 했다. 700명을 했다. 700명을 했다.

92.86% 정도 되네요. 그러니까 이제 표고는 92.86%라고 나왔는데 그러면 이걸 가지고 9.5% 넘는다고 할 수가 있느냐 이걸 유의수준 5%로 검증을 해라. 대리과서를 0.95%를 넘는다.

넘는 지 공개하고 싶어요. 넘는다. 비문과설은 넘지 못한다. 비문과설도 넘고 오사나기보다 불통과서 이해하다가 맞겠죠. 근데 계산하는 거에 똑같으면 되는데 얘는 사실 계산 안해도 그냥 기간인지 아닌지 알 수가 있습니다.

어떻게 할까요? 1점 드릴게요. 그냥 문제만 보면, 지문만 보면, 바로 알 거예요. 제가 92점을 그런 거에요. 그렇죠. 문의를 먹죠.

우리가 지금까지 했던 것을 보면 60분 미만인지를 검증하고 싶어요. 협원을 봤더니 60분 미만인지를 나왔어요. 58분 정도. 협원은 이런데, 아 그럼 이거 해가지고 과연 전체 고집단이 또 60분 미만인지를 할 수 있느냐. 그거를 알기로 검증한거죠.

표고를 했는데 예를 들어 60분 미만인 것을 검정시킬 때 표고를 했더니 65분이 나왔어요. 표고를 가지고 검정후봐야. 당연히 65분이 아니라서 없다는 결과 나오겠죠. 표고 자체가 이미 그렇게 나왔는데요. 가설의 검정은 정밀히 말하면 표고는 내가 주장하고자 하는 대립가설, 귀문가설을 보다 귀문가설에 반대되는 결과가 나왔는데

그 표본의 결과가 근거로 충분한가? 이것을 검증하는 거예요. 그런데 애초에 이 경우에도 95% 이상이 돼야지 기각을 하는데 만약에 700명 가지고 조사를 했는데 그중에 한 92%가 예를 들어 95.1%가 상상으로 나왔어요.

표본에 일단 90% 이상이긴 한데 영재 선생님께서 이거 이 정도 가지고 이 실병에 조사해서 모집단 전체를 그거를 검사하는 거든요 초에 그 자체가 92% 밖에 안 나왔으니까 그거는 뭐 22% 나온 걸로 95% 이상이라고 할 수 있겠다는

한카나 해보다 많아서 당연히 기각입니다. 당연히 기각을 못합니다. 우표를 보면 얘는 인계값이랑 B값이랑 아예 아예 재수값이랑 그거 아예 반대예요. 기각이 되려면 1.645% 단체검증이니까 1.645보다 커야 되는데

52.2 모집단에서 가정하는 평균보다 효과물의 평균이 지금 낮다 보니까 그래서 그가에 효과물 평균이 많이 아픕니다 당연히 뭐 해보나마나 이것보다 필수가 없죠 뭐가 다른데 그냥 이 각을

이 경우에는 이제 개사를 아예 할 이유가 없는 거죠. 여러분들 이 다소검정은 비공하자들과 반대되는, 내가 주장하고자. 김영호자랑 같이 표고래 나왔는데, 이게 충분한 일을 분명하는 거예요. 극복적인 일이죠.

네, 그쪽이에요. 근데 이미 내가 주자보다는 비무가설과 반대되는 값이 나오지 않고 비무가설대로 보면 값이 나오면 당연히 비무가설을 기각하는데 충분하지가 않겠죠. 충분할 수가 없죠.

이곳도 마찬가지입니다. 한일 양국의 2공계 서구도를 조사하기 위해서 천관리 대상으로 조사를 했는데

우리나라는 청정기의 40%가 이동계 소득이 나왔고 일본은 41%가 소득이 나왔습니다. 그런데 우리나라 고교생들의 이동계 소득이 1번보다 낮다고 별로 내려야 한다.

대립가설에 우리나라 고교생 임오개 성효율은 1번보다 낮다가 돼야 되는데 교재가 뭐 문제가 잘못된 건 대립가설 잘못돋은 적으겠는데 실제로 교재도 그렇게 적었네요. 뭐가 잘못됐는데 아무튼 만약 대립가설이 이게 요거라고 치고

요 많은 신경 쓰지 말고 대리 가설이 우리나라 보다 성률이 높다 대리 가설이고 높지 않다 낫거나 같다 귀무 가설이면 얘도 마찬가지로 이상 필요 없죠 이미 평균에서 우리나라가 더 낫지 않았잖아 근데

비무가설도 낮다죠. 그러면 터분에서도 더 낮게 나왔고 비무가설도 낮거나 같다니까 재판은 세구나 마나 비무가설을 기억하지 못합니다. 아까 주민탄성이야 뭐

그것도 모든 이상이나 목적이라도 있었는데 얘는 사실 그냥 가설 작성을 좀 의미없게 선택을 하신 거에요. 예를 들으려면 높다. 가 아니고 우리나라 고개생들은 이공계 선율은 일반 고개생보다 성률이 낮다가 대립가설이고 공부가설 높거나 낮다. 라고 하면 이거는 검정을 해봐야 되죠.

요거를 만약 반대로 했다. 가설 폰자한테. 요런 문제가 있으면 알고 싶은 게 만약에 대리카설이 우리나라가 이론보다 선을 낮다. 라면, 포본에서 낮게 나왔어요. 가설이니까 가설이니까. 근데 이 정도 차이가 낫다고 할 수가 있을까.

이거를 검증하는 것은 계산을 해봐야겠죠. 기존의 문제는 이렇게 됩니다. 0.0.45%이니까 1.645%가 기각 0입니다.

그거가 다르죠. 이 경우에도 아까 계산할 필요도 없다고 했죠. 그거가 달라서 볼 것도 없이 기가를 못하는데 그럼 아까 말한 것처럼 반대로 이제 대립가설과 비공가설을 돕는다. 우리나라가 더 낫다. 이렇게 하면 계산을 해봐야 되는데 우리가 이것만 보면

이 자료가 있다고 치면 마찬가지로 계산할 필요도 없습니다. 우리가 낫다고. 왜 그런지 이걸 설명할 수 있을지. 그냥 객끝 값이 0.455. 인계값이 0.455. 처음 교재에 잘못한 캠틀때는 Z가 1.1%였잖아요.

근데 그.. 재리가설 기모를 바꿔서 우리나라가 낫다를 재리가설로 하고 일본이 먹거나 갔다를 기모가설로 하면 요 어딘가에 재리가설이 있었다니 이번에는. 인계값이. 그래도 검증을 할 필요가 없거든요. 근데 인계값 몇이에요?

아니면 김과섭과 대리값이 반대로 와 이때는 인계값이 1순 6사오 우리나라가 더 높다라는게 대리값이 1순 6사오 우리나라가 더 낮다 라고 했을때 인계값은 많이 더 높아져요 대칭입니다 대칭이니까 하느님이

지구관만 봐도 필요가 없대요. 이거는 왜 제가 얘기를 했냐면 통계량 값은 사실 보호가 그렇게 중요하지가 않습니다. 실시대로 여러분들이 배울 때는 중요해요. 생각하지 말아야 하는 게 아니고. 실시대로 통계분석할 때는 저도 가끔 느끼는 줄 모르겠지만 그냥 -1.645, 1.645 이렇게 하거든요. 왜 그러냐면 한 번 얘기를 했는데

이 절대값, 뭐 상관없이 숫자의 절대값 얘가 1.10준 이상으로 크지 않으면 기각을 가급합니다 1.645, 1.96, 2.576 이런 걸 많이 쓴다고 했죠 그게 95%에서 99% 그냥 최소한 절대값이 1.645 보다는 커야지 기각을 많이 하고

0.4545 이런거는 기준으로도 해요 그것도 없이 그냥 기각을 못합니다 여러분들 통계량을 계산했는데 T값이나 Z값이나 계산했더니 1점은 좀 많았다

그냥 기억 못하는 겁니다. 알 필요도 없어요. 어차피 유의 수준은 30% 유의 수준은 많습니다. 일반적인 구석에서는. 무조건 1.5% 10%이기 때문에 1.645.5보다 작으면. 무조건 T값이나 T값은 절대값 기준으로 크면 클수록

사용하기는 그렇지만 비각을 달때요. 실수로 비각이 됩니다. 그래서 이 집값을 수리하기 위해서는 유의수준이 동일하다 가능하여서 사용하는 크기를 늘리면 집값이 커진다고 하십니다. 사용기에서 통하는 맥락이다. 자 여기까지가 오늘

감사합니다.