qf(0.05,1,8)
0.00418615505332731
유의수준 \(\alpha\)
: 제 1종 오류를 범할 확률
즉, \(H_0\)가 참임에도 \(H_0\)를 기각할 확률
1 귀무가설 \(H_0\)와 대립가설 \(H_1\)를 설정
2 검정통계랑 구하기
3 검정통계량의 기각역 구하기
4 검정통계량 값이 기각역에 있으면 귀무가설을 기각
F검정
임곘값: 주어진 유의수준을 검정통계량의 값으로 환산한 값
F검정시 R에서 쓰는 코드
qf(100(1-𝛼),df1,df2)검정통계량 \(F_0\)
\(F_0 > F_𝛼\) 이면 귀무가설을 기각
만약 df=1, 8, 𝛼=0.05이면
qf(0.95,1,8)
5.31765507157871
- 오시 pf라는것도 있는데..
T검정
t검정시 R에서 쓰는 코드
qt(𝛼,df)t분포에서는 \(𝛼/2\)를 해줘야 한다.
검정통계량 \(t_0\)
\(t_0 > t_{𝛼/2}\) 이면 귀무가설을 기각
만약 df=8, 𝛼=0.05이면, t분포는 𝛼/2=0.025
qt(0.975,8)
2.30600413520417
qt(0.025,8)
-2.30600413520417
DW test
잔차의 독립성 검정을 위한 test
\(H_0\):독립이다. \(H_1\): not \(H_0\)
DW값이 2에 가까울수록 양의 상관관계, 4에 가까울수록 음의 상관관계, 2를 기준으로 2이면 보류
p-value의 값이 유의수준(𝛼) 보다 크다면 귀무가설을 기각할 수 없음. 즉 독립
pvalue > 𝛼 이면 귀무가설을 채택한다.
shapiro test
정규성을 검증
\(H_0\):정규분포이다. \(H_1\): not \(H_0\)
pvalue > 𝛼 이면 귀무가설을 채택한다.