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r)라고 한다. 제 1종오류의 크기를 유의수준이라고 하는데 이는 제 1종오류를 범할 확률의 최대 허용한도를 말한다. 가설검정에서 유의수준은 관레상 5%를 많이 사용하지만, 좀더 엄격히 검정할 필요가 있을 경우에는 1%를 적용하기도 한다. 유
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정규분포의 특징
- 정규분포의 모양과 위치는 분포의 표준편차와 평균에 의해 결정된다.
- 정규분포의 확률밀도함수는 평균(μ)을 중심으로 대칭인 종모양이다.
- 정규곡선은 X축에 맞닿지 않으므로 확률변수 X가 취할 수 있는 값의 범위는
-∞
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에서 보면 두 첨가제에 따른 연비의 평균차가 있음을 알 수 있고 대응표본 검정에서 보면 유의확률이 0.000으로 유의수준 0.05보다 작기 때문에 귀무가설은 기각된다. 따라서 두 첨가제에 따른 연 비의 평균은 같지 않다는 통계적으로 유의미한
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.015로 0.05보다 작으므로 PC방에 간 횟수는 영향을 주는 변수이며, 학년에 따른 셧다운제에 대한 생각의 유의확률은 0.945로 0.05보다 크므로 셧다운제에 대한 생각은 영향을 주는 변수가 아니고, 학년에 따라 공부게임의 유의확률은 0.219로 0.05보
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14승분의 1) .... 해서 124번을 곱한 숫자 즉,십의 14,136승분의 1이다. 확률학자 Emil Borel은 십의 50승분의 1보다 낮은 확률은 일어날 수 없다고 했다. 이 것과 비교해 보면 십의 14,136승분의 1은 얼마나 낮은 것인가?
생명의 기원을 말할 때 단백질의
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normal distribution)의 형태를 취한다고 가정한다.
모집단이 비록 이변량정규분포를 따른다고 가정해도, 모상관계수의 확률분포를 직접 구해내기는 어렵다. 이러한 사실을 감안하면 표본상관계수가 갖는 확률분포를 규명하는 일은 더욱 어려운
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볶이를 더 좋아하는 사람의 비율은 전체의 절반을 초과한다)
(3) 적절한 가설검정을 수행하시오. 유의확률은 얼마인가? (2점)
이항 비율에 대한 단측 가설검정(one-sided test) 문제이므로 이항검정(binom.test)을 사용할 수 있다.
①코드
test_result <-
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9)에 의하면 모집단 내의 단위들을 추출할 때 다음과 같은 조건을 만족하는 표본추출을 의미한다. 확률추출 설계 하에서 모든 모집단 원소들은 양(positive)의 포함확률을 가진다. 확률추출의 두 가지 중요한 특징은 첫째, 표본을 추출하는 사람
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(영가설)이고 후자가 대립가설이다.
남녀 비율이 똑같은데 여섯 명 뽑아서 다 여자가 나올 확률은 1/64이다. 그렇기 때문에 열 명 다 뽑아서 다 여자가 나온다면 우리는 \'설마 남녀 비율이 똑같은데 우연히 이렇게 나왔을까?\'라고 생각하기보
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value)은 0.215이다.
(4) 유의수준 5%에서 가설검정의 결론은 무엇인가? (2점)
유의확률이 0.215로 유의수준 5%(0.05)보다 크므로 다이어트 보조제 복용 전후의 체중 차이가 없다는 귀무가설을 기각할 수 없다. 즉, 다이어트 보조제 복용 후 체중 감량
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