저쪽 갤에서 지워질 것 같아서 여기에도 씀



t-test의 경우 1표본의 t-test의 경우 Y들이 같은 평균, 분산을 따르는 분포에서 나왔다고 가정?

>>>>

과거에는 그랬는데 현대에는 서로 다른 분포라고 가정

지식이 갱신되지 못한 것인데 게으른 결과


t분포에서 원자료 정규성 검사?

>>>>

t분포가 발명된 계기는 대표본에서는 모분산을 몰라도 표본분산 s^2/n이 정규분포에 근사하지만 소규모 표본에서는 N(mu, s^2/n)을 따르지 않는 문제를 해결하려고 나온 것

대표본이면 자동으로 정규분포가 되기에 정규성 검정이 필요 없고

소표본이면 따르지 않는다고 하므로 역시 정규성 검정이 필요 없음

그래서 애초에 t분포는 정규성 검정 자체라는 말이 없음


또한, 검정을 두 번하면 (1-a)*(1-a)가 되어 최종적으로 귀무가설이 기각되기 쉬워짐

가령, a를 0.05했는데 (1-0.05)=0.95가 되어서 정상인데 (1-0.05)*(1-0.05)=0.95*0.95=0.90이 되어서 귀무가설 면적이 줄어 듦


회귀에서 X는 변수이다?

회귀에서 변수 X에는 오차가 없기 때문에 (식으로 표현하면 Yi = Xi + e 라서) X는 확률변수가 될 수가 없음. 학계 논란도 없음. 수학적 조치? 웃기는 개소리


결론:

통알못들이 혼자 멋대로 짜집기한 뜬구름 주장을 사실로 믿으면 안됨

아무리 시간이 없어도 저자가 자기 이름 걸고 저술한 도서를 볼 것

특히, 쳇지피티를를 곧이 곧대로 믿으면 안됨