- Parametric method 와 달리, 자료가 정규분포가 아니거나 표본의 크기가 작아서 분포에 대한 기본가정을 필요로 하지 않는 통계적 방법
- 다음과 같은 경우에 Nonparametric method 를 사용한다.
- (정규성 검정)Normality test 에서 정규분포를 따르지 않는다고 증명되었을 경우
- 표본의 수가 적어 정규분포를 가정할 수 없는 경우
- 모집단에 대한 아무런 정보가 없는 경우
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그 반대: 비모수적 방법 (Nonparametric method)
모수적 방법 (Parametric method) 은 관측 값이 어느 특정한 확률분포 (e.g. 정규분포, 이항분 포 등) 를 따른다고 전제한 후, 그 분포의 모수 (parameter) 에 대한 검정을 실시하는 방법이다.
Noarmlity Test 란 데이터셋의 분포가 정규 분포 Gaussian distribution 을 따르는지 검사하는 것 Normality Test 말고도 Q-Q plot 이나 Frequency Distribution 을 통해 시각화에 기반하여 Gaussian distribution 을 따르는 지 확인할 수 있다.
Permutation Test 비모수 통계 기법 중 순열 검정 (permutation test) 을 이용하면 데이터의 모집단 분포가 정규분포를 따르지 않거나 특이한 통계량을 사용하더라도 표본 집단간 비교를 수행할 수 있다 두 표본 집단이 하나의 모집단에서 나왔다는 귀무가설 이 참이라면, 두 그룹 안에 있는...
T-distribution t- 분포는 Student’s t- 분포라고 불리며, 모집단의 평균에서 표본 평균 간 거리의 표준화된 (standardized) 거리를 표현하기 위해 사용하는 분포다.
Z-test Z-test (Z- 검정) 는 test statistic 의 분포가 null hypothesis 의 가정 아래 Gaussian distribution 으로 근사화될 수 있는지 확인하는 hypothesis test 를 의미한다.
T-statistic F-statistic 만약 모델이 포함하고 있는 parameter 가 많다면, t-statistic 대신 F-statistic 을 사용한다. t-statistic 값을 이용하면 p-value 를 계산할 수 있다.
Frequency Distribution Frequency distribution 은 관측값이 각 category 또는 구간에 얼마나 자주 나타나는지 정리한 분포다.
밀도 추정(Density Estimation) 밀도 추정이란, 유한한 개수의 관측값 \mathbf{x 1}, \cdots, \mathbf{x N} 이 주어졌을 때, 확률변수 \mathbf{x}의 확률분포 p(\mathbf{x})를 모델링하는 것을 의미한다.
Hypothesis 연구자들은 연구하고자 하는 대상이 나타내는 현상을 관찰한 후에, 그 현상을 설명하는 가설을 설정한다. 그리고 그 가설 (Hypothesis) 을 통계적인 방식으로 검정 (Testing) 한다.
Hypothesis Test B) 단측 검정 특정 그룹이 더 성능이 좋것나 나쁠것으로 가정하는 검정. 즉, 결과가 한쪽으로 분명할 것으로 가정하는 검정 방법이다. 실험 전부터 이미 한쪽 방안의 승리 또는 패배를 가정한다.