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 

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

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