카이제곱검정2 카이제곱 분포(Chi-square distribution) 카이제곱 분포의 모양은 자유도(k)에 의해 결정됩니다. 카이제곱 분포를 따르는 실제 생활의 데이터는 잘 없다고 알려져있는데요, 카이제곱 적합도 검정과 카이제곱 독립 검정을 포함한 가설 검정에 널리 사용되고 있습니다. 즉, 카이제곱 분포의 주요 목적은 실제 분포를 설명하는데에 있다기 보다는, 데이터가 특정 분포를 따르는지, 혹은 데이터의 두 변수가 서로 독립적인지 종속적인지 알아보는 가설 검정에 사용하는 분포입니다. 2023.04.28 - [Stats101] - 카이제곱 적합도 검정(feat. m&m) - Goodness of fit test 2023.04.29 - [Stats101] - 카이제곱 독립성 검정 - Test of Independence 카이제곱 독립성 검정 - Test of Independe.. 2023. 4. 30. 카이제곱 적합도 검정(feat. m&m) - Goodness of fit test 카이제곱(chi^2) 적합도 검정(Goodness of fit test)은 우리가 여태까지 배워온 t검정, 분산분석과 같은 가설검정입니다. 즉, 샘플을 기반으로 모집단 분포에 대한 결론을 도출하는데요, 카이 제곱의 적합도 테스트를 사용하여 모집단이 해당 분포를 따른다는 결론을 내릴 만큼 적합도가 충분히 좋은가의 여부를 테스트할 수 있습니다. 카이제곱 적합도 검정은 통계 모델이 일련의 관찰에 얼마나 잘 맞는지 알려줍니다. 적합도가 높으면 모델을 기반으로 예상되는 값이 관측값에 가깝고, 반대로 적합도가 낮으면 모델을 기반으로 예상되는 값이 관측값과 멀리 떨어져 있겠죠. 그렇다면 언제 카이제곱 적합도 검정을 사용할 수 있을까요? 범주형 변수: 하나의 범주형 변수에 대한 분포를 따르는지의 가설 검정이므로, 범주.. 2023. 4. 28. 이전 1 다음 반응형
