밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

from Scratch

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통계에 감명을 받는다는 것은 그가 진정 명석한 사람이라는 의미다.

- 조지 버나드 쇼(

George

Bernard

Shaw

)

지금까지 배운 다양한 통계와 확률 이론으로 가설을 검정

1

하고 통계적 추론을

해보자. 주어진 데이터와 데이터를 발생시킨 현상에 대한 가설을 세우고 검정하

는 것은 데이터 과학자가 꽤 자주 하는 일이다.

7.1

통계적 가설검정

특정 가설이 사실인지 아닌지 검정해 보고 싶은 경우가 있다. 여기서 가설

(

hypothesis

)이란 ‘이 동전은 앞뒤가 나올 확률이 공평한 동전이다’, ‘데이터 과

학자는

R

보다 파이썬을 선호한다’, ‘닫기 버튼이 작아서 찾기 힘든 광고 창을 띄

우면 사용자는 해당 사이트를 죽었다 깨어나도 들어가지 않을 것이다’ 등과 같은

주장을 의미하며, 데이터 통계치에 대한 얘기로 변환될 수 있다. 그런 통계치들

은 다양한 가정하에서 특정 분포에 대한 확률변수의 관측치로 이해할 수 있고,

그런 가정들이 얼마나 타당한지 알 수 있게 해주기도 한다.

고전적인 가설검정에서는 기본 입장을 나타내는

귀무가설(

H

0

,

null

hypo

-

thesis

)과 대비되는 입장을 나타내는 대립가설(

H

1

,

alternative

hypothesis

)을 통

1

(옮긴이) ‘검정(

檢正

,

testing

)’이라는 ...