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코스

R에서의 추론 기초

중급4시간

통계적 추론이라는 과정을 통해 데이터 표본으로부터 모집단에 대한 결론을 도출하는 방법을 배운다.

R4시간17개 동영상58개 연습 문제4,350 XP38,818수료 확인서

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코스 설명

통계 분석의 핵심 요소 중 하나는 추론으로, 표본 데이터를 바탕으로 더 큰 모집단에 대해 결론을 내리는 과정입니다. 직관과 달리, 표준 절차는 관심 대상이 아닌 연구 주장을 반박하려는 시도에서 시작합니다. 예를 들어 한 의료 처치가 다른 처치보다 더 좋다는 것을 보이기 위해, 먼저 두 처치가 동일한 생존율을 보인다고 가정한 뒤 데이터를 통해 그 가정을 기각합니다. 또한 데이터와 가설 간의 불일치 정도를 나타내는 p-value 개념을 소개합니다. 더불어 관심 효과의 크기(예: 한 처치가 다른 처치보다 얼마나 더 나은지)를 측정하는 신뢰구간도 살펴봅니다.

사전 요구 사항

커리큘럼

코스 개요

1

추론 아이디어 소개

이 장에서는 모집단에서 반복 추출한 표본이 어떻게 달라질 수 있는지 살펴봅니다. 표본의 변동성이 있어야 관심 있는 모집단에 대해 주장을 펼칠 수 있습니다. 연구에서의 관심 주장은 항상 모집단을 대상으로 하지만, 실제로 사용할 수 있는 정보는 표본 데이터뿐임을 기억해야 합니다.
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3

가설검정의 오류: 기회비용

무작위화 검정의 동일한 구조로 새로운 예시를 통해 가설검정을 계속 학습합니다. 다만 이번 장에서는 서로 다른 오류(제1종 오류와 제2종 오류), 오류가 발생하는 방식, 어떤 상황에서 어느 쪽이 더 심각한지, 그리고 표본 크기와 효과 크기 등이 오류율에 미치는 영향을 중점적으로 다룹니다.
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4

신뢰구간

가설검정을 보완하는 도구로서, 신뢰구간은 모집단 모수를 추정할 수 있게 해줍니다. 관심은 항상 모집단의 어떤 특성에 있지만, 모수 추정을 위해 사용할 수 있는 정보는 불완전한 표본 데이터뿐임을 상기하세요. 여기서 추정하려는 모수는 모집단에서의 성공 비율의 실제 값입니다. 신뢰구간을 구성하는 데 필요한 변동성은 부트스트래핑으로 추정합니다.
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R

R에서의 추론 기초

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