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J. Roger Bray 와 John Thomas Curtis 의 이름을 딴 Bray-Curtis 차이점은 서로 다른 두 사이트 간의 차이점을 측정하는 방법입니다. 이는 생태학 및 생물학에서 두 지역에서 발견된 종의 측면에서 두 지역 간의 차이를 정량화하기 위해 자주 사용됩니다. Bray-Curtis 상이성은 다음과 같이...

통계에서 옴니버스 테스트는 모델의 여러 매개변수의 중요성을 한 번에 테스트하는 통계 테스트입니다. 예를 들어 다음과 같은 귀무가설과 대립가설이 있다고 가정해 보겠습니다. H 0 : μ 1 = μ 2 = μ 3 = … = μ k (모든 모집단 평균이 동일함)...

통계에서 적합도에 대한 G 검정은 범주형 변수가 가상 분포를 따르는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 이 검정은 카이제곱 적합도 검정 의 대안이며 데이터에 이상값이 있거나 작업 중인 데이터가 매우 큰 경우에 자주 사용됩니다. 적합도에 대한 G-검정은 다음과 같은 귀무 가설과 대립 가설을...

버크슨 편향은 연구에서 두 변수가 표본 데이터에서는 음의 상관관계가 있는 것처럼 보이지만 전체 모집단 에서는 실제로 양의 상관관계가 있을 때 발생하는 편향 유형입니다. 예를 들어, Tom이 지역 식당에서 햄버거와 밀크셰이크의 품질 사이의 상관관계를 연구하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 7개의 다른 레스토랑에 대해...

통계에서 승산비는 치료 그룹에서 사건이 발생할 확률과 통제 그룹에서 사건이 발생할 확률 간의 비율을 나타냅니다. 승산비는 하나 이상의 예측 변수와 이진 반응 변수가 있는 회귀 모델을 맞추는 데 사용하는 방법인 로지스틱 회귀에서 가장 일반적으로 나타납니다. 수정된 승산비는 모델의 다른 예측 변수에...

많은 통계 검정에서는 관측치 가 독립적이라고 가정합니다. 이는 데이터 세트의 관측값이 서로 관련되거나 어떤 방식으로든 서로 영향을 미치지 않음을 의미합니다. 예를 들어, 두 종의 고양이 사이에 평균 체중에 차이가 있는지 여부를 테스트한다고 가정해 보겠습니다. A종의 고양이 10마리와 B종의 고양이 10마리의 체중을...

2-표본 t-검정은 두 모집단의 평균이 같은지 여부를 검정하는 데 사용됩니다. 이 유형의 테스트에서는 데이터에 대해 다음과 같은 가정을 합니다. 1. 독립성: 한 표본의 관측치는 다른 표본의 관측치와 독립적입니다. 2. 정규성: 두 표본 모두 대략적인 정규 분포를 갖습니다. 3. 분산의 동질성: 두...

많은 통계 테스트는 정규성 가정 이라는 것에 의존합니다. 이 가설은 모집단에서 많은 독립적인 무작위 표본을 수집하고 관심 있는 값(예: 표본 평균 )을 계산한 다음 표본 평균의 분포를 시각화하기 위해 히스토그램을 생성하면 완벽한 종형 곡선을 관찰해야 한다는 것입니다. 다음을 포함하여 많은 통계...

가설 검정 에서는 두 그룹 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하기 위해 p값을 사용하는 경우가 많습니다. 그러나 p-값은 두 그룹 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 여부를 알려주는 반면, 효과 크기는 해당 차이의 크기를 알려줄 수 있습니다. 효과 크기를 측정하는 가장 일반적인...

종종 데이터를 수집할 때 연구자는 특정 값을 검열 하거나 자르기 로 결정할 수 있습니다. 데이터 값을 검열한다는 것은 특정 값보다 낮거나 높은 값에 대한 부분적인 정보만 수집하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 어떤 사람의 연간 소득이 $25,000 미만이라는 사실은 알 수 있지만...