데이터 기반 의사 결정

데이터에서 통찰을 도출하는 데 있어 모집단의 모든 요소를 검토하는 방식이 실용적이지 않거나 심지어 불가능한 경우가 자주 있습니다. 따라서 데이터 분석가들에게는 표본 데이터에서 유효한 추론을 도출할 수 있는 능력이 중요합니다.

이 모듈에서는 구간 추정값을 사용하여 모집단 모수를 추정하고 통계 검정 및 통계적 의사 결정의 주요 개념을 탐색하며 구간 추정값의 정밀도와 통계 검정력에 있어 표본 크기의 역할을 파악하는 방법을 배우게 됩니다.

추정

• 통계적 추론 소개
• 신뢰 구간이란 무엇인가요?
• 평균 추정
• 표본 추출 변동 시각화
• 신뢰 구간 생성
• 신뢰 수준 및 Alpha 위험 이해
• 예측 구간
• 공차 구간
• 간격 추정값 비교

통계적 검정 기초

• 통계적 검정 소개
• 통계 의사 결정
• 귀무 가설 및 대체 가설 이해
• 귀무 가설 하에서의 표본 추출 분포
• p 값 및 통계적 유의성

연속형 데이터에 대한 가설 검정

• 단일 표본 t 검정 수행
• p 값 및 t 비 이해
• 동등성 검정
• 두 평균 비교
• 이분산 검정
• 쌍 관측값
• 일원 ANOVA(분산 분석)
• 다중 비교
• 통계적 유의성 대 실질적 유의성

표본 크기 및 검정력

• 표본 크기 및 검정력 소개
• 평균 신뢰 구간에 대한 표본 크기
• 통계적 검정 결과
• 통계 검정력
• 표본 크기 및 검정력 탐색
• 단일 표본 t 검정을 위한 표본 크기 계산
• 두 표본 t 검정 및 분산 분석을 위한 표본 크기 계산