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2025년 3월 29일 (토)
| 새글 10:04 | 제2종 오류 차이역사 +2,208 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 제2종 오류(Type II error)는 통계적 가설 검정에서 '''귀무가설(null hypothesis, H<sub>0</sub>)이 거짓임에도 불구하고''' 이를 기각하지 않는 오류를 의미한다. 이는 실제로 효과나 차이가 존재함에도 불구하고 이를 발견하지 못하는 경우로, '''거짓 부정(false negative)'''이라고도 한다. ==개념== 가설 검정에서 두 가지 오류가 발생할 수 있다: *제1종 오류: H<sub>0</sub>이 참인데 기...) 태그: 시각 편집 | ||||
| 새글 10:01 | 유의 수준 차이역사 +2,176 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 유의 수준(significance level, α)은 통계적 가설 검정에서 귀무가설(null hypothesis, H<sub>0</sub>)을 기각할 기준이 되는 임계값이다. 보통 0.05, 0.01, 0.10과 같은 값을 사용하며, 제1종 오류(Type I error)를 허용하는 최대 확률을 의미한다. ==개념== 유의 수준은 "귀무가설이 참일 때, 이를 기각할 확률이 얼마나 되어야 괜찮다고 판단할 것인가?"를 정하는 기준이다. *α = 0.05일 경우,...) 태그: 시각 편집 | ||||
