Basic! 인공지능 수학 part 11: 검정

Basic! 인공지능 수학 열 한 번째 시간으로 가설검정에 대해 알아보도록 합시다.

 

 

통계적 가설검정

 

• 가설 검정

  

  귀무가설을 설정하고 이 값이 참인지 생각해봅니다.

  

  참의 기준점을 정하기 위해 유의수준을 도입합니다.

  

   

  • 검정의 단계

    1) $H_0$,$H_1$ 설정 2) 유의수준 $\alpha$ 설정 3) 검정통계량 계산 4) 기각역 또는 임계값 계산 5) 주어진 데이터로부터 유의성 판정

 

 

모평균의 검정

 

• 대립가설

  

  

• 검정통계량

  

• 기각역

  

 

검정의 예

import numpy as np

w = [10.7, 11.7, 9.8, 11.4, 10.8, 9.9, 10.1, 8.8, 12.2, 11.0, 11.3, 11.1, 10.3, 10.0, 9.9, 11.1, 11.7, 11.5, 9.1, 10.3, 8.6, 12.1, 10.0, 13.0, 9.2, 9.8, 9.3, 9.4, 9.6, 9.2]

mu = 10.5
xbar = np.mean(w)
sd = np.std(w, ddof = 1)
print("평균: %.2f, 표준편차: %.2f", %(xbar, sd))

z = (xbar - mu)/(sd/np.sqrt(len(w)))
print('검정통계량: ', z)

alpha = 0.05
import scipy.stats
cri = scipy.stats.norm.ppf(1-alpha/2)
print('임계값', cri)

#검정통계량의 절대값이 임계값과 얼마나 차이가 나는지 확인!