경영분석을위한기초통계 ) 1.(1) 확률의 승법정리에서 종속사상과 독립사상의 개념을 설명하고,(2) 이를 수치적 예를 들어 설명하라.

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목차

1.
(1) 확률의 승법정리에서 종속사상과 독립사상의 개념을 설명하고,
(2) 이를 수치적 예를 들어 설명하라.

2.
(1) 통계적 가설검정에서 양측검정과 단측검정의 개념을 설명하고,
(2) 이를 수치적 예를 들어 설명하라.


1. 확률의 승법정리
(1) 독립사상
(2) 종속사상
2. 통계적 가설검정
(1) 양측검정
(2) 단측검정
3. 참고 및 문헌

본문내용

사용한다. 각 분포는 5%의 음영 영역을 가지고 있다. 단측검정을 할 때는 반드시 임계 부위가 왼쪽 꼬리인지 오른쪽 꼬리인지 판단해야 한다. 임계 영역이 있는 방향에서만 영향을 감지할 수 있다. 그것은 다른 방향에서 효과를 감지할 수 있는 능력이 전혀 없다.
단측검정에서 귀무가설과 대체 가설에 대한 두 가지 옵션이 있으며, 이는 임계 영역을 배치하는 위치에 해당한다.
다음 일반 가설 집합 중 하나를 선택할 수 있다.
-Null: 효과는 0보다 작거나 같다.
-대체: 효과는 0보다 크다.
또는,
- Null : 효과가 0보다 크거나 같다.
-대체 : 효과가 0보다 작다.
두 귀무가설 모두에 대해 시험에서 0과 특정 방향의 효과를 구분할 수 없는 방법에 유의해야 한다. 예를 들어, 바로 위의 예에서, null은 \"효과는 0보다 크거나 같음\"을 단일 범주로 결합한다. 이는 0과 0을 구별할 수 없다.
단측 1-표본 t-검정 예)
공급업체의 부품 평균 강도(102)를 목표값(100)과 비교할 때 이전과 유사한 시나리오를 사용한다. 새로운 부품 공급업체를 고려하고 있다고 할 때, 그들 부품의 평균 강도가 나의 목표값 보다 클 경우에만 그것들을 사용할 것이다. 부품이 목표값 보다 동일한지 또는 덜 강한지 구별할 필요가 없다. 즉, 현재의 공급업체를 고수할 수 있는 방법일 뿐이다.
따라서 평균 차이가 0보다 크다는 것을 나타내는 대체 가설을 선택할 것이다(도표 평균 목표 값 > 0). 귀무가설은 모집단 평균과 목표 값의 차이가 0보다 작거나 같다고 기술한다.
T 표본 (단측검정)
test of μ = 100 v3 > 100
N : 25 / Mean : 102.000 / StDev : 4.000 / SE Mean : 0.800 / 95% Lower Bound : 100.631 / T : 2.50 / P : 0.010
결과를 해석하려면 p-값을 유의 수준과 비교해야 한다. p-값이 유의 수준보다 작으면 검정 통계가 임계 영역에 속한다는 것을 알 수 있다. 이 연구의 경우 통계적으로 유의한 결과는 모집단 평균이 목표값 100보다 크다는 개념을 뒷받침한다.
단측검정의 신뢰 구간은 유사하게 한쪽으로 치우쳐 있다. 상한이나 하한을 얻을 텐데, 이 경우 하한을 얻는다. 이는 모집단 평균이 100.631보다 크거나 같을 가능성이 있음을 나타낸다. 이 범위에는 상한선이 없다. 이 일방적 하한선은 새로운 부품들이 나의 목표값보다 강한지 여부만을 결정하는 목표와 일치한다. 부품이 더 강하다는 것만 알면 된다.
표본 평균이 매우 부정적인 영향을 나타내는 경우에도 이 검정은 음의 차이를 감지할 수 없다.
3. 참고 및 문헌
1) UCLA Institute for Digital Research & Education
2) 이상복, 손중권, 정성석. 2006. “수학 1 검정교과서 확률통계 영역에 대한 연구”. 응용통계연구, Vol.18 No.1.
3) 장대흥. 2009. “기초통계학 교육 시 확률에 관한 몇 가지 유용한 사례들”. 응용통계연구, Vol.22 No.4.

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