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0.  F 검정- 분산 분석은 'F 검정 (F test) 을 통해 수행- F 검정은 '집단 간 분산(between-groups variability)'과 '집단 내 분산(within-groups variability)' 의 비로 계산되는 F 값 (F value, F statistic) 을 가설검정을 위한 검정통계량으로 사용- F 검정 결과가 통계적으로 유의하면 '집단 간 평균의 차이가 존재 (즉, 독립변수 인 집단이 종속변수에 영향을 미침)' 0-1.  왜 분산?- '집단 간 분산' 과 '집단 내 분산'의 비교(분산을 바탕으로 검정통계량을 산출해서 분석하는지 이유 살펴보기) : '집단의 평균이 서로 다르다' - 각 집단의 평균이 서로 멀리 떨어져 있다는 것을 뜻함-> '집단평균의 퍼져 있는 정도'를 나타..

0. 분산 분석 ✅ t 검정을 이용한 평균 검정을 수행하면 두 개의 표본을 바탕으로 해서 , 각각 대응되는 두 개의 모집단 평균이 서로 동일한 지 검정 가능 -> 두 개의 집단이 있을 때 '그 두 집단의 평균값이 같은지'를 검정 가능 ✅ t 검정을 이용해서 두 개를 초과하는 집단 (예- 새 개 집단 간의 평균값이 같은지는 검정 불가!) - 여러 모집단 간의 평균의 동일성을 검정 [분산분석](분석의 목적이나 설계 방식에 따라 분산 분석의 종류가 나뉨)* 계절별 아이스크림 판매량/ 혈액형별 영화 선호도 등 (둘 이상의 집단 간의 평균의 동일성 검정)1. 일원분산 분석 - 일원분산분석 (one-way ANOVA): 집단을 구분하는 범주형 변수가 한 개인 경우 = 집단이 하나 (일원)* (( 집단이 하나인데, ..

1. 평균 검정- 평균에 대한 가설검정을 의미함- 선정한 표본이 특정 평균값을 갖는 모집단에 속하는지 (즉, 표본의 평균과 모집단의 평균이 동일한 지) 또는 두 표본 집단의 평균값 간에 차이가 존재하는지 (즉, 두 표본집단이 동일한 모집단에 속하는지 ) 검정- 일표본 평균검정, 독립표본 평균검정, 대응표본 평균검정한 개의 표본이 있을 경우) 그 표본의 평균과 모집단의 평균이 동일한 지의 여부는 일표본 평균검정을 이용해서 검정 가능두 개의 표본이 있을 경우) 두 표본집단이 동일한 모집단에 속하는 지의 여부 = 두 표본집단이 같은 평균값을 갖고 있는 지의 여부 -> 표본 선정 방법에 따라: 독립표본 평균검정/ 대응표본 평균검정 이용해서 검정검정통계량/ 확률분포 (유의수준을 위한)- 확률분포 : 어떤 값이 출..

[반도체 수율의 중요성]- 반도체 수율 관리 (안정성): 기존 공정 하에서 70%_혹은 70% 이상의 희구성 (가능성) -> 3 %  ( * 귀무가설: 기존 반도체 수율의 평균이 50% 부근 *)- 70 이상의 빈도에 대한 평가= '우리 공장은 3% 밖에 안 되는데?' (연구원의 주장 받아들임) , '우리 공장도 3%나 되는데~' (받아들이지 않음) - 70% : 검정 통계량 (test 하고자 하는 수치)- 유의확률 (p-value): 검정 통계량이 발생할 확률- 유의수준- 판단기준 [5%] : 70% 발생율 3% 가 희귀하다고 생각하여 연구원의 새로운 주장을 받아들임( *판단기준 [5%] vs 판단기준 [1%] : 판단기준 [1%]가 엄격함 -> 주제에 따라서 다름 (수질 오염 검사 결과 시) *)- ..