방통대, 농학, 생물통계학, 레포트, 과제

소개글

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목차

Ⅰ. Data의 대표값과 산포도
1) 산술평균
2) 표준편차와 표준오차
3) 변이계수

Ⅱ. 통계적 가설의 검정
1) 귀무가설과 대립가설
2) 가설검정 절차
3) 가설검정 결과 해석

Ⅲ. 분산분석표의 이해
1) 선형모형식
2) 분산분석표 작성
3) 분산분석 결과 해석

참고문헌

본문내용

1) 통계적 가설
표본의 통계량과 모집단의 모수가 일치하는지를 따지는 것을 ①가설검정이라 한다. 모수는 연구자가 미리 가정하며 이것을 ②가설을 세운다고 말하며 이 가설을 통계적
가설(statistical hypothesis)이라 한다.

2) 귀무가설과 대립가설
③귀무가설은 ‘지금까지 알려진 것과 같다’는 가설이고, ④대립가설은 ‘지금까지 알려진 것과 같지 않다’는 가설이다. 가정한 모평균을 , 표본평균으로 추정한 모평균을 μ라 할 때, ⑤:(표본평균은 모평균과 차이가 없다)이고, ⑥: (표본평균은 모평균과 차이가 있다)이다.

3) 가설검정 절차
가설검정은 귀무가설이 맞는지 틀리는지를 검정한다.
(1) 가설을 세운다.
(2) 유의수준()을 결정한다. 유의수준은 검정에서 잘못을 범할 ⑦ 확률이다.
(3) 기각값을 결정한다. 기각값은 ⑧귀무가설을 기각하는 기준값으로 ⑨임계값이라고도 한다.
(4) 검정통계량 값을 구한다. 검정통계량은 ⑩표본평균의 편차(표본평균과 모평균의 차이())를 ⑪표준오차()로 나누어 구한다.
(5) 귀무가설의 채택 또는 기각 여부를 결정한다. 검정통계량값이 기각값보다 클때 귀무가설을 ⑫기각한다.

참고 자료

없음