분산에 대한 양측검정을 한다고 할때
P-value는 표본얻고 그 관측값보다(관측값이 크다고 했을때) 클 확률에 그냥 2배를 하면 됨?
Z나 t면 걍 2배를 하겠는데 카이제곱분포는 좌우대칭이 아니라서 걍 2배를 하면 유의수준과 차이가 작은 경우에 조금 엇나가는 경우가 생길거같은데
P-value는 표본얻고 그 관측값보다(관측값이 크다고 했을때) 클 확률에 그냥 2배를 하면 됨?
Z나 t면 걍 2배를 하겠는데 카이제곱분포는 좌우대칭이 아니라서 걍 2배를 하면 유의수준과 차이가 작은 경우에 조금 엇나가는 경우가 생길거같은데
당연히 대칭이 아니므로 좌측 우측 값 구해줘야 함
근데 기각역을 정할때는 걍 다짜고짜 2분의알파씩 짜르잖아 그럼 유의확률 구할때만 좌우 따로봐주면 그것도 검정통계량-기각역 비교랑 유의확률-유의수준 비교가 달라지는 경우가 생기는거아님?
그것때문에 HPD 쓰는 경우 있음
그냥 F분포에서 유의수준 0.05 기준이면 누적확률 0.025가 되는 x값이 좌측 기각역, 누적확률 0.975가 되는 x값이 우측 기각역 이렇게 하면 되는거 아님?
바본가..