분 산 분 석
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작성일 22-11-14 00:28
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이 문제에 대한 해결은 분산비 가 F분포를 따른다는 사실에서 찾을 수 있다 분산비의 값이 F 분포의 우측으로 많이 치우쳐서 유의수준에 따른 기각역에 속한다면 귀무가설을 기각하는 것이다. 다시 말하면 우리가 추정한 2개 분산간의 차이가 우연 때문만은 아니라는 結論을 내리려면 분산비의 값이 얼마나 커야 하는가 문제이다. 우선 그룹간의 분산을 계산하면 다…(省略)
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다.
단, 는 그룹의 개수, 는 i그룹의 표본수, 는 i그룹의 표본분산이다. 이제 이러한 사실에 기초해서 mean(평균) 차이를 검정하는 통계량을 유도하여 보자.
그룹들의 모분산들이 모두 동일하다는 가정 하에 그룹내 분산(오차분산)을 추정하면 다음 식과 같다.
=
이제 해야 할 일은 이 두 가지 분산을 비교하는 것인데 이를 위해 다음과 같은 분산비(variance ratio)를 구한다. 반면에 이 보다 상당히 크다면 mean(평균)의 동일성에 의심을 갖게 된다
실제로 귀무가설이 옳을 때도 추출표본의 변이성(randomness)때문에 과 이 정확히 같지는 않을 것이라는 것을 우리는 짐작할 수 있다 그러면 그 차이가 표본의 변이성보다는 크다고 할 수 있는지를 결정해야 한다.(i=1,...,) 위의 값은 2표본 문제의 합동표본분산(pooled sample variance)의 일반화 형태이다.
이 절차를 앞의 <표 3.1>의 reference(자료)를 이용하여 說明(설명) 하겠다. 이제... , 분 산 분 석기타레포트 ,
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지금까지 표본 mean(평균)들의 차이를 표본내 변동과 비교함으로써 통계적으로 유의한 가를 판단하게 된다는 대략적인 분산分析의 개요를 이야기하였다. 이제...
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지금까지 표본 평균들의 차이를 표본내 변동과 비교함으로써 통계적으로 유의한 가를 판단하게 된다는 대략적인 분산분석의 개요를 이야기하였다.레포트/기타
지금까지 표본 평균(average)들의 차이를 표본내 변동과 비교함으로써 통계적으로 유의한 가를 판단하게 된다는 대략적인 분산분석의 개요를 이야기하였다.
또한, 그룹간의 분산은 각 그룹의 표본mean(평균) 들을 각 관측값으로 간주하여 구한다.
이 분산비는 (는 i그룹의 모mean(평균))인 귀무가설을 검정하기 위한 검정통계량으로 이용된다 즉 귀무가설이 옳다면 그룹간 분산도 우연한 오차분산의 크기밖에 안될 것이므로, 분산비는 1에 가까워 질 것이다.
