녕녀기의 실험일지

안녕하세요. 녀기입니다. 오늘도 하던 일이나 마저 해 보죠. 습관이 되기 위해서 노력해 봅시다! 렛츠 고도리~~ 목차 개념 적용 1. 개념 1. 상관 계수(피어슨) 추정과 검정 : 2변량의 모집단에서 크기 n인 표본 데이터를 추출함. 이 때 모집단의 상관 계수를 ρ, 표본 데이터의 상관 계수를 r이라 정의함 추정 : 모집단의 상관 계수 ρ의 95% 신뢰 구간은 다음과 같음 {(e^2a)-1 / (e^2a)+1} ≤ ρ ≤ {(e^2b)-1 / (e^2b)+1} ( 단, a = (1/2)ln{(1+r)/(1-r)} - {1/√(n-3)}*1.96, b = (1/2)ln{(1+r)/(1-r)} + {1/√(n-3)}*1.96 ) 검정 : ρ = 0일 때, T=r√(n-2) / √(1-r²) 는 자유도 n-2..

목차로 안녕하세요. 녀기 입니다. 휘몰아치는 지식의 소용돌이 속 태풍의 눈에 자리잡고 싶지만 사실은 이리저리 휘둘리고 있죠(?) 언젠가는 만날 수 있는 고요함을 위해 오늘도 공부와 정리하시죠!! (으...약간 오글거려요ㅋㅋㅋㅋ) 으아 파이팅!! 목차 개념 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient) 스피어만 순위 상관 계수(Spearman Rank Correlation Coefficient) 켄달 순위 상관 계수(Kendall Rank Correlation Coefficient) 적용 1. 개념 0. 상관 계수(Correlation Coefficient) : 서로 대응 관계에 있는 두 변량 데이터 x, y의 관계를 상관 관계라고 하며, 상관 관계는 x, y 간에 얼마나 선..