추정중인 모집단의 정보에 대한
귀무가설을 세우고
모집단에서 추출된 표본으로
z검정통계량을 구해서
만약 귀무가설에서 주장하는 모집단 정보에서 구해진
zStat이 critical value 밖에 있다면
(alpha = 0.05일 때 critical value = -1.96, 1.96??)
귀무가설의 기각역 안에 있으므로
귀무가설은 기각되고 대립가설을 채용?
이런 과정임?
품질 감사 과정을 예로 드니까 대충 감이 오는 것 같은데
통계 너무 어려워오..
상품 무게가 평균 100g, 표준편차 10g인데 표본이 200, 1이면 직관적으로 비정상이잖아? 귀무가설로부터 멀리 떨어져있을수록 비정상이라고 판단하고 그 기준선은 정상분포(귀무가설)의 5%선이고 하다보면 기계적으로 하게 됨 표준화하고 확률 구하고
귀무가설을 참이라고 받아들였을때의 분포에서 zstat이 기각역 안에 위치한다는것은 비정상이므로 귀무가설 기각~ 이런거지? python으로 실습하면서 하고있긴함..
얼추 잘 이해한 거 같음. 기각역 안에 있다고해서 귀무가설이 항상 틀렸다고 확정적으로 대답할 수 없음. 귀무가설이 정상이라고 가정하면 기각역 안에 떨어지는 데이터를 얻기 힘들기에 해당 가설을 지지하기 보다는 (기각한다고 표현) 다른 가설이 좀더 합리적일 것이라고 생각하는 거임( 대립가설을 채택한다고 표현)
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