편차: 하나의 값에서 평균을 뺸 값
분산: 퍼저있는 정도를 나타냄
정규분포: 평균을 중심으로 좌우대칭인 종 모양(bell-shape)의 분포
확률의 분포를 나타낸 것
표준정규분포: 다양한 모양의 정규분포를 하나의 모양으로 만든 것
독립변수: 원인(종속변수가 결과)
모수 통계: 평균, 분석을 안다는 가정하에 하는 통계 분석(반대는 비모구 통계)
중심 극한 정리: 표본 크기가 충분히 크다면, 어떤 확률분포에서 뽑은 표본의 평균 분포가 원래 분포의 형태와 상관없이 정규분포(가우시안 분포)를 따르게 된다는 내용을 담고 있어.
중심극한정리를 통해, 모집단이 큰 경우 표본평균이 정규분포를 따르게 된 다고 가정
https://www.youtube.com/watch?v=iTNHQXGIEuU
(중심 극한 정리의 뜻은 표본 크기가 충분히 크면 정규분포가 될 수 있다)
유의 수준: 귀무가설(차이가 없을 것이라고 생각하는 가설)이 맞을 때 기각할 확률
귀무가설: 처음부터 버릴것을 예상하는 가설
차이가 없거나 의미 있는 차이가 없는 경우의 가설
감정통계량: 귀무사설을 채택이나 기각하기 위해 사용되는 확률변수(무작위로 일어나는 실험이나 사건의 결과를 숫자로 나타낸 것)
관찰된 데이터를 어떻게 계산하는건지
확률변수: 결과값
ex: 주사위의 확률변수는 1,2,3,4,5,6
유의수준: 틀린 결정을 내릴 확률을 얼마나 허용할지
p-value: 어떠 사건이 우연히 발생할 확률
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