Z-검정과 t-검정은 둘 다 평균의 차이를 검정하는 통계적 방법이지만, 사용하는 상황과 전제 조건이 조금 다릅니다.공통점두 검정 모두 **"평균 차이가 통계적으로 유의미한가?"**를 판단하기 위한 가설 검정 방법입니다. Z-검정예시: "어떤 공장의 제품 평균 무게가 100g이라고 알려져 있는데, 10개를 뽑아서 측정한 결과 평균이 104g이었다. 이 차이는 우연일까?" → 모집단의 σ를 알고 있으면 Z-검정을 적용T-검정 예시: "어떤 다이어트 프로그램 참가자 15명의 체중 감소 평균이 4.1kg인데, 프로그램 전 평균은 5kg이었다면 통계적으로 차이가 있을까?" → 모집단의 표준편차를 모르면 t-검정을 사용

우선 표준편차를 설명을 하기 전 아래와 같은 설명을 더합니다. 표준편차를 쉽게 말을 하자면 평균에서의 오차를 설명하는 것 입니다. 표준편차는 이러한 바탕으로 실제 데이터 값이 평균을 기준으로 할때 얼마나 오차가 있는지 를 나타내는 것이입니다. 평균이 m이고, 표준편차가 3이라고 할때, 실제 값은 m+-3 값이라는 것입니다. 편차는 원래의 값에서 평균을 뺀 값이여야 하는데, +도 될 수 있고, -도 될 수 있는 문제가 발생합니다. 그러면 우리가 구하고자 하는 표준편차라는 것은 평균 값이 실제 값에서 부터 얼마나의 오류가 있느냐 인데 원하는 결과가 나오지 않습니다. 그러므로 이 음수를 양수화해야 하고, 그러한 방법중의 하나가 제곱입니다. 각 편차들을 제곱을 해서 합하면 1+4+9+16이된다. 이것이 바로 분..

베이지안 이론 1. 빈도 확률(Frequentist probability) vs 베이지안 확률(Bayesian probability) -빈도 확률(Frequentist probability) 대표적으로 빈도확률을 많은 사람들이 알고 있습니다. 동전 던지기, 주사위 던지기 정도를 대표적인 예시로 나타낼 수 있을 것 같습니다. 동전을 10번 던졌을때 앞면이 4번 나왔다고 말하면 4/10이라고 나타 낼 수 있습니다.이걸 계속 반복하면 100번 던졌을 경우 9/20이라고 나타 낼 수 있을것 입니다. 이렇게 반복하여 빈도수를 측정하게 되면 많은 사람들이 아는 빈도확률을 구할 수 있습니다. -베이지안 확률(Bayesian probability) 베이지안 확률은 빈도확률로는 구할 수 없는 영역까지 구할 수 ..