논문을 위한 데이터사이언스

확률변수의 합

두 확률변수의 차이

대응된 두 확률변수 차이

독립된 두 확률변수 차이

두 확률변수의 편차곱

집단간분산과 집단내분산의 비

회귀제곱평균과 잔차제곱평균의 비

관측빈도수와 기대빈도수로 새로운 확률변수 생성

피어슨상관계수

결정계수

표본평균 표집

표본분산 표집

표본비율 표집

피어슨상관계수 표집

결정계수 표집

표본평균의 표준오차

표본분산의 표준오차

피어슨상관계수의 표준오차

결정계수의 표준오차

Z변환

카이제곱변환

F변환

t변환

카이제곱분포

F분포

t분포

표본평균과 모평균 비교 - 모분산을 알고 표본크기가 큰 경우 : Z검정

표본평균과 모평균 비교 - 모분산을 모르는 경우 : t검정

표본분산과 모분산 비교 - 모분산을 아는 경우 : 카이제곱검정

표본비율과 모비율 비교 - 모평균을 알고 표본크기가 큰 경우 : Z검정

표본비율과 모비율 비교 - 모비율을 아는 경우: Z검정

적합성검정 : 카이제곱검정

정규성가정 : 정규성검정

등분산가정 : 등분산검정

대응된 두 집단의 모평균 비교 : 대응표본 t검정

독립된 두 집단의 모평균 비교 : 독립표본 t검정

독립된 두 집단의 모평균 비교 - 모분산을 알고 표본크기가 큰 경우 : 독립표본 Z검정

대응된 두 변수의 모평균 비교 : 대응표본 t검정

독립된 두 집단의 모분산 비교 : F검정

두 집단의 모비율 비교 : t검정

한 범주형 변수로 구분된 여러 집단 모평균의 동일성(독립성) : 일원분산분석 F검정

두 범주형 변수로 구분된 여러 집단 모평균의 동일성(독립성) : 이원분산분석 F검정

한 범주형 변수로 구분된 여러 이산확률분포의 동일성(독립성) : 교차분석 피어슨카이제곱검정

두 이항변수의 확률분포 동일성(독립성) : 교차분석 맥니마검정

두 이항변수의 확률분포 동일성(독립성) : 교차분석 A/B검정

두 가설검정의 판별력 비교

두 연속형 확률변수의 상관 - 피어슨상관계수 : 상관분석 t검정

두 연속형 확률변수의 상관 - 결정계수 : 상관분석 F검정

두 이항변수의 상관 - 카파상관계수 : 상관분석 F검정

범주형 확률변수와 연속형 확률변수의 상관 - 스피어만상관계수 : 상관분석 Spearman rank test

회귀직선의 적합성 - 결정계수 : 단순선형회귀분석 F검정

회귀평면의 적합성 - 회귀계수 : 중선형회귀분석 t검정

평균으로의 회귀 : 회귀분석

반복측정분산분석

분산분석 후의 평균차이 다중비교 : Tukey HSD검정