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F-value (w. ANOVA) 본문
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ANOVA I Part 2 Class 14 How Do
Logic of F Test and Hypothesis Testing Form of F Test: Between Group Differences Within Group Differences Purpose: Test null hypothesis: Between Group = Within Group = Random Error Interpretation: If null hypothesis is not supported (F > 1) then Between Gr
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F value = 비율 = 두 분산의 비율 계산
between variance : 표본 평균 간 차이 정도
within variance : 불확실도
통계치로 구한 다음에 그 값이 a 로 구한 비율에 대한 분포의 기각역보다 크면 p-value 0.05 보다 작거나 크거나 비교를 하고 귀무가설을 기각 여부를 정한다.
귀무가설 H0 : A=B=C
대립가설 H1 : 하나는 다르다.
p-value 가 0.05가 되는 기각역보다 F-value 의 값이 기각역보다 크면 그러면 p-value는 0.05 보다 작을 것이고 그렇다면 적어도 하나의 분산이 다르다.
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Chapter 10 Analysis of Variance. - ppt video online download
Chapter 10 - Chapter Outcomes After studying the material in this chapter, you should be able to: Recognize the applications that call for the use of analysis of variance. Understand the logic of analysis of variance. Be aware of several different analysis
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| 요인 | 제곱합 | 자유도 | 평균제곱 | F-value | p |
| 집단 간 | SSB | 집단 수 - 1 | 집단 간 제곱합 / 자유도 | 집단 간 평균제곱 / 집단 내 평균제곱 | |
| 집단 내 | SSW | 자료 수 - 집단 수 | 집단 내 제곱합 / 자유도 | ||
| 합계 | TSS | 자료 수 - 1 |
예시) 3개의 집단, 150개의 자료에 대한 제곱합이라면
3-1 = 2
150-3 = 147
150-1 = 149
F-value 값을 파이썬으로 구해서 결국에는 a 값인 유의수준보다 F-value 의 값이 기각역보다 큰지 작은지 비교하고 귀무가설을 기각하면 차이가 있다는 것. 어떠한 차이가 있는지는 모르는 부분. 사후 분석을 해야한다.
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