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통계적 가설 검정이 뭐야
IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요. 통계적 가설 검정은 데이터를 비교하여 특정 가설이 사실인지 아닌지를 결정하는 과정입니다. 첫째로, 귀무가설은 특정 가설이 사실임을 가정하고 시작합니다. 둘째로, 대립 가설은 귀무가설이 사실이 아니라는 것을 증명하려는 명제입니다. 셋째로, 유의 수준은 귀무가설을 기각하기 위한 임계값을 의미합니다. 통계적 가설 검정에서는 표본 데이터를 분석하여 특정 값이 우연히 발생할 확률을 계산하고, 이 확률이 유의 수준보다 작으면 귀무가설을 기각하고 대립 가설을 채택합니다. 이 과정을 통해 우리는 데이터 간의 유의한 차이를 파악할 수 있습니다. 이러한 방법은 AB 테스트나 실험 결과 분석 등 다양한 상황에서 사용되며, 통계적으로 결과를 신뢰할 수 있게 해줍니다.따라서 통계적 가설 검정은 데이터 분석에서 중요한 역할을 합니다.
열심히 읽고 답변했어요!하트얼굴
기획

p값? 신뢰구간? AB 테스트를 완성하는 통계 분석, 기본 개념 잡기

11분
통계적 가설 검정은 다음 3단계로 진행[3]됩니다. 귀무가설, 대립 가설, 유의 수준 설정귀무가설이 참인 상황에서, 표본에서 관측된 통계치와 같거나 더 극단적인 값이 관측될 확률 계산과정 2의 확률이 유의 수준 이하라면 귀무가설 기각, 대립가설 채택
p값? 신뢰구간? AB 테스트를 완성하는 통계 분석, 기본 개념 잡기
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기획

사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법

15분
흔히 유의 수준 5%로 알려져 있는 p-value가 0.05 이하인지를 확인하여 통계적 유의성을 파악합니다. 여기서 통계적으로 유의미하다는 것의 의미는 분석된 결과가 우연에 의해 발생된 것이 아니라 다시 재현해도 반복적으로 나타난다는 것인데요. 이는 표본에서 관찰된 결
사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법
오의택
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기획

AB 테스트 인사이트의 새로운 차원, 베이지안 통계적 가설 검정

14분
이번 글에서 설명할 내용은 마지막 선택지, 베이지안 통계학(Bayesian Statistics)에 대한 것입니다. 빈도주의 통계적 가설 검정에 또 어떤 문제가 있을까요?베이지안 통계학은 어떤 과정으로 AB 테스트 결과를 분석할까요?그래서 둘 중 뭘 써야 하나요
AB 테스트 인사이트의 새로운 차원, 베이지안 통계적 가설 검정
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