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

from Scratch

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귀무가설을 기각하지 않을 것이다. 만약 동전의 앞면이

527

번 나왔다면

p

-

value

는 다음과 같이 계산되며 귀무가설을 기각할 것이다.

upper

_

p

_

value(526.5, mu

_

0, sigma

_

0) # 0.047



normal_probability_above

로 p-value를 계산하기 전에, 주어진 데이터가 정규분포를

따르는지 꼭 확인하자. 사람들은 종종 “발생 확률이 백만 분의 1밖에 안 되는 사건이 일어

났다”는 식으로 말하는데, 사실 이 말에는 ‘만약 데이터가 정규분포를 따른다면’이라는 가

정이 숨어 있다. 즉, 데이터가 애초에 정규분포를 따르지 않는다면 이는 무의미한 말이 된

다. 데이터가 정규분포를 따르는지 확인하는 방법은 꽤 다양하다. 단순하게는 데이터를 시

각화해서 정규분포를 따르는지 눈으로 확인해 보는 것도 좋은 방법이다.

7.4

신뢰구간

지금까지 앞면이 나올 확률인

p

를 다양한 값으로 바꿔가면서 가설검정을 해보았

다. 여기서

p

값은 앞면이 나올 미지의 분포를 나타내는 파라미터였다. 만약 사

건에 대한 분포를 모른다면 관측된 값에 대한

신뢰구간(

confidence

interval

)을

사용하여 가설을 검정할 수 있다.

예를 들어 공평하지 않은 동전에 대한 확률을 앞면이면

1

, 뒷면이면

0

인 베르

누이 확률변수의 ...