ALL73 FWER ❗️블로그 옮김: https://www.taemobang.com 방태모 안녕하세요, 제 블로그에 오신 것을 환영합니다. 통계학을 전공으로 학부, 석사를 졸업했습니다. 현재는 가천대 길병원 G-ABC에서 Data Science를 하고있습니다. 통계학, 시계열, 통계적학습과 기계 www.taemobang.com ※ prerequisite 다중 검정 (참고) 후의 설명에서 나올 가설검정의 True positive(Discovery) 등과 같은 용어는 다음의 테이블을 보고 이해하면 된다. 예를 들어 True positive는 위 표에서 True Discovery($A$)로 표현할 수 있고, 귀무가설을 기각시켰는데 그 결정이 옳은 판단임을 의미한다. False negative는 위 표에서 굳이 표현하자면 Fals.. 2020. 4. 4. 대비와 직교대비에 대해 ❗️블로그 옮김: https://www.taemobang.com 방태모 안녕하세요, 제 블로그에 오신 것을 환영합니다. 통계학을 전공으로 학부, 석사를 졸업했습니다. 현재는 가천대 길병원 G-ABC에서 Data Science를 하고있습니다. 통계학, 시계열, 통계적학습과 기계 www.taemobang.com ※ prerequisite 다중비교 검정 1. 대비(Contrast) 대비(contrast)는 많은 다중비교 검정법들의 idea이다. 하나의 예를 들어서 대비를 이해해보자. 회사 $A$, $B$의 살충제가 액체와 분말형태로 각각 존재하고, 이를 처리 $A_1$, $A_2$, $B_1$, $B_2$라 하자. 만일 우리가 $A_1$ 대 $A_2$ 간의 비교에 관심이 있다면 적절한 가설은 다음과 같이 쓸 .. 2020. 3. 30. #3 다중 검정 ❗️블로그 옮김: https://www.taemobang.com 방태모 안녕하세요, 제 블로그에 오신 것을 환영합니다. 통계학을 전공으로 학부, 석사를 졸업했습니다. 현재는 가천대 길병원 G-ABC에서 Data Science를 하고있습니다. 통계학, 시계열, 통계적학습과 기계 www.taemobang.com ❗ Prerequisite 통계적 가설검정의 원리 다중 검정(multiple testing)은 여러 개의 검정을 동시에 수행하는 경우를 말한다. 이러한 경우에 단일 검정을 수행할 때와 똑같은 방식으로 검정을 진행하게 되면 심각한 문제가 발생한다. 예를 들어 처리가 3개인 CRD 진행 후, 실제 각각 처리그룹들의 모평균이 어떻게 차이가 있는지 궁금하여 다중 비교(multiple comparison)를 .. 2020. 3. 30. 다중비교 검정법 소개 ❗️블로그 옮김: https://www.taemobang.com 방태모 안녕하세요, 제 블로그에 오신 것을 환영합니다. 통계학을 전공으로 학부, 석사를 졸업했습니다. 현재는 가천대 길병원 G-ABC에서 Data Science를 하고있습니다. 통계학, 시계열, 통계적학습과 기계 www.taemobang.com ※ prerequisite 다중검정 다중비교(multiple comparison)의 아이디어는 $c$개의 쌍별비교(pairwise comparison) 전체를 동시검증하는 경우에 대한 제 1종 오류의 확률($\alpha$)를 조절하는 것에 있다(처리가 $t$개 이면, 쌍별비교 개수 $ c = _tC_2 = \frac{t(t-1)}{2}$개). 다중비교에서 가장 중요한 개념은 이러한 오류율의 조절(er.. 2020. 3. 30. 검정력과 검정력 함수에 대해 ❗️블로그 옮김: https://www.taemobang.com 방태모 안녕하세요, 제 블로그에 오신 것을 환영합니다. 통계학을 전공으로 학부, 석사를 졸업했습니다. 현재는 가천대 길병원 G-ABC에서 Data Science를 하고있습니다. 통계학, 시계열, 통계적학습과 기계 www.taemobang.com ※ prerequisite 통계적 가설검정의 원리 앞으로의 설명은 편의상 평균이 $\mu$이고, 분산이 $\sigma^2$인 정규모집단으로 부터의 확률표본(random sample)에 기초한 모평균($\mu$)에 대한 우단측 검정을 기준으로 한다. 본격적인 내용에 들어가기 전에 1종 오류와 2종 오류에 대해 알고가자. 1종 오류(Type I error) : 귀무가설이 참인데, 이를 기각시키는 오류 2.. 2020. 3. 30. 고정효과 모형과 랜덤효과 모형에 대해 ❗️블로그 옮김: https://www.taemobang.com 방태모 안녕하세요, 제 블로그에 오신 것을 환영합니다. 통계학을 전공으로 학부, 석사를 졸업했습니다. 현재는 가천대 길병원 G-ABC에서 Data Science를 하고있습니다. 통계학, 시계열, 통계적학습과 기계 www.taemobang.com 고정효과, 랜덤효과를 구분해야하는 이유는 EMS를 기반으로 수행되는 처리효과에 대한 검정통계량이 달라지기 때문이다. 단, 일원배치 분산분석에서는 두 모형의 EMS가 동일하여 검정통계량은 두 모형 모두 $MStrt$를 $MSE$를 나눈 형태로 주어진다. 즉, 일원배치 분산분석에서 고정효과든 랜덤효과든 분산분석 표의 작성은 동일하다. ○ 고정효과 모형(fixed effects model) 실험자 스스로 .. 2020. 3. 30. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 다음
