안녕하세요! 이번에도 유익한 강의를 올려주셔서 정말 감사합니다. 1. p-value가 alpha보다 작다 = 통계적으로 유의미하다를 같은 의미로 받아들여도 될까요? 2. p-value가 alpha보다 작다면 무조건 h0를 기각할 수 있는 것인가요? 3. alpha = 0.05, p-value=0.01인 상황에서 신뢰수준이 99%인 경우에도 h0를 기각할 수 있나요? 4. CLT이외에도 asymptotic normality, Likelihood ratio test등도 p-value를 구하기 위한 방안이라고 볼 수 있을까요?
1. p-value가 alpha보다 작으면, 대립가설을 지지하기 위한 증거가 충분히 있다고, 그래서 통계적으로 유의미하다고 말합니다. 2. 통상 귀무가설을 기각하지만, 무조건이란 말은 좀 위험하다고 생각해요. 왜냐하면 알파값은 허용할 수 있는 오차의 범위거든요. 그러니까 기각은 하되, 이게 오류일수도 있다 (잘못된 판정일 수 있다..)이런 흐름입니다. 3. 알파가 0.05인데 신뢰수준이 99퍼센트라는게 이해가 안가요. 신뢰수준이 99퍼센트면 알파가 0.01이란 말로 저는 이해가 가서요. 4. Probability와 likelihood는 같은 개념이 아니라서 중간 과정은 다르지만, test statistics에서 p-value를 가지고 귀무가설을 reject 할건지 말건지에 대한 개념은 비슷하다고 이해하셔도 크게 문제 없을것 같아요.
@@datascientist8756 자세하게 답변해주셔서 감사합니다! 3번 질문과 관련하여 제가 개념에 대해 잘못 이해하고 있었던 것 같습니다. 저는 신뢰수준 = (parameter를 포함한 신뢰구간의 갯수)/(전체 신뢰구간의 갯수) alpha = 임의로 설정한 기각역 이라고 이해하고 있었습니다. 즉, 신뢰수준은 sampling을 통해 관측된 표본의 신뢰구간과 관련된 값, alpha는 연구자가 임의로 설정한 값으로 생각했습니다. 만약 이것이 아니고 신뢰수준 = alpha라면 신뢰수준 역시 연구자가 임의로 설정하는 값이라는 말씀이신건가요? 질문에 항상 친절하게 답해주셔서 감사합니다. 그럼 오늘도 좋은 하루 보내세요!
@@배원준-u1t 신뢰수준 = 1 - alpha 입니다. 허용할 수 있는 오차, 즉 알파 값이 5%라고 가정했을 때 신뢰수준은 95%가 됩니다. P-value가 알파값보다 작을때, 귀무가설을 reject하게 되는데요. 실제로 귀무가설이 참인데, 샘플링이 잘못 되었다던지 중간에 계산이 실수가 되어서 p-value가 알파값보다 작게 나와서 reject이 될 수 있을수도 있잖아요. 그래서 우리가 이 정도는 허용하겠다는 오차의 범위가 알파값 입니다. 그래서 1- alpha, 이 값을 신뢰수준이라고 해요.
![[핵심 머신러닝] P-Value](/img/1.gif)
교수님이 한시간 설명하셔도 못알아들었는데 6분만에 이해되네요 교수님 흑흑,,, 너무 감사합니다
도움 되었다니 다행입니다 :)
P값 다 거기서 더기로 설명해서 무지 혼란했는데 한방에 해결했어요! 구독박습니다.
네, 감사해요. 도움되는 영상을 많이 올리고 싶은데 집필중이라 그러지 못한 점 양해 부탁드려요~
여러 영상들 찾아봤는데 이 영상보다 드디어 이해가 되었습니다. Good!
힘이 나는 댓글 감사해요! :)
영상 너무 감사합니다ㅠㅠㅠㅠ!!!
잘 봤습니다. 감사합니다!
영상 감사합니다!
매 회차 마이크 음량이 달리지는게 아쉽네요ㅠ
아무래도 초기 영상은 미숙한 점이 많아요 (사실 지금도 미숙하지만요) 이해 부탁드립니다 :)
뮤>10이라고 대립가설을 세운 단측검정에서, 통계치가 8.04(엑스바)가 나왓을때, 유의확률을 구하고 싶어 식을 세운다면 p(x>=8.04)여야 하나요? 부등호 방향이 어떻게 되야 맞는건가요? 저는 반대부호
안녕하세요! 이번에도 유익한 강의를 올려주셔서 정말 감사합니다.
1. p-value가 alpha보다 작다 = 통계적으로 유의미하다를 같은 의미로 받아들여도 될까요?
2. p-value가 alpha보다 작다면 무조건 h0를 기각할 수 있는 것인가요?
3. alpha = 0.05, p-value=0.01인 상황에서 신뢰수준이 99%인 경우에도 h0를 기각할 수 있나요?
4. CLT이외에도 asymptotic normality, Likelihood ratio test등도 p-value를 구하기 위한 방안이라고 볼 수 있을까요?
1. p-value가 alpha보다 작으면, 대립가설을 지지하기 위한 증거가 충분히 있다고, 그래서 통계적으로 유의미하다고 말합니다.
2. 통상 귀무가설을 기각하지만, 무조건이란 말은 좀 위험하다고 생각해요. 왜냐하면 알파값은 허용할 수 있는 오차의 범위거든요. 그러니까 기각은 하되, 이게 오류일수도 있다 (잘못된 판정일 수 있다..)이런 흐름입니다.
3. 알파가 0.05인데 신뢰수준이 99퍼센트라는게 이해가 안가요. 신뢰수준이 99퍼센트면 알파가 0.01이란 말로 저는 이해가 가서요.
4. Probability와 likelihood는 같은 개념이 아니라서 중간 과정은 다르지만, test statistics에서 p-value를 가지고 귀무가설을 reject 할건지 말건지에 대한 개념은 비슷하다고 이해하셔도 크게 문제 없을것 같아요.
@@datascientist8756 자세하게 답변해주셔서 감사합니다!
3번 질문과 관련하여 제가 개념에 대해 잘못 이해하고 있었던 것 같습니다.
저는 신뢰수준 = (parameter를 포함한 신뢰구간의 갯수)/(전체 신뢰구간의 갯수)
alpha = 임의로 설정한 기각역
이라고 이해하고 있었습니다. 즉, 신뢰수준은 sampling을 통해 관측된 표본의 신뢰구간과 관련된 값, alpha는 연구자가 임의로 설정한 값으로 생각했습니다. 만약 이것이 아니고 신뢰수준 = alpha라면 신뢰수준 역시 연구자가 임의로 설정하는 값이라는 말씀이신건가요?
질문에 항상 친절하게 답해주셔서 감사합니다. 그럼 오늘도 좋은 하루 보내세요!
@@배원준-u1t 신뢰수준 = 1 - alpha 입니다. 허용할 수 있는 오차, 즉 알파 값이 5%라고 가정했을 때 신뢰수준은 95%가 됩니다. P-value가 알파값보다 작을때, 귀무가설을 reject하게 되는데요. 실제로 귀무가설이 참인데, 샘플링이 잘못 되었다던지 중간에 계산이 실수가 되어서 p-value가 알파값보다 작게 나와서 reject이 될 수 있을수도 있잖아요. 그래서 우리가 이 정도는 허용하겠다는 오차의 범위가 알파값 입니다. 그래서 1- alpha, 이 값을 신뢰수준이라고 해요.
감사합니다!!
궁금한게요...
초반에 P value를 정의해주신 부분에서
H0이 옳다고 가정했을 때 통계치가 관측될 확률이라기보다는
H0이 옳다고 가정했을 때 통계치가 extreme값에서 관측될 확률이 된다고해야되는거 아닌가요?;;;
통계공부중인데 햇갈려서 영상보다가 여쭙니다