전 통알못입니다. 질문드립니다. 2:13에 t-value가 2.93이고 df=1인 t-table을 찾아보면, 일측성과 양측성일 때를 대입해봐도 p-value가 0.01보다 작다라는 값이 안나옵니다. 하지만 df=1이 아닌 무한대(즉, 표준정규분포?라고 해야하나요?-강의주제3에서 이해한대로 말씀드립니다.)로서 표준정규분포에 가까이해서 t-value를 대입하면 위의 동영상에서 p-value구한 값이 다 맞아 떨어집니다. 그래서 질문입니다. df=1이 아니라 무한대(표에서는 df 맨 밑에 z라고 되어 있는곳)가 맞는 것 아닌가요? (통알못인지라 질문의 수준이 떨어져도 양해부탁드리며, 답 부탁드려요 너무 궁금합니다.몇시간째 표를 맞춰보고 있어요)
강의가 너무 좋아서 계속 보게 됩니다. 감사합니다. 한가지 질문이 있어서 글을 남깁니다. t-value가 2.93 일 경우 p value가 0.1~0.25 사이로 보이는데 자료에는 0.01보다 작다고 표현되어 있는 부분이 이해가 가지 않습니다. t-분포표를 잘못 이해해하는 것인지, 아니면 자료가 틀린 것인지.... 이 부분에 대해 설명 부탁드립니다.
제가 통알못이라 그런데.. 제가 이해하기로는 t-test가 표준오차가 작으면 회귀계수가 우연일 그 정확한 확률을 구하기 위해 하는 것이라 이해했습니다. 그래서 t-value를 구하는 것 까지 이해했는데 t-value에서 어떻게 p-value로 바뀌는지 잘 모르겠습니다. 또 p-value는 정확히 뭔지 잘 모르겠습니다. 그냥 p-value가 0.05 이하일때 유의하다는 것만 알고 있습니다. 설명부탁드려요 ㅠㅠ
진짜 이해 쏙쏙 되는 강의 너무 잘 듣고 있습니다~ 정말 감사드려요!! 제가 강의를 들으면서 궁금한 점이 있어서 질문합니다. , t test에서는 분자를 표준편차로 나누었는데, 회귀계수의 유의성을 살펴볼 때는 분자를 표준오차로 나눈다고 하였습니다. 그런데 왜 t test에서는 표준편차로 나누고, 회귀계수에서는 표준오차로 나누는지 궁금합니다!!
좋은 강의 감사히 듣고 있습니다. 업로드하신지 오래된 영상이지만 혹시라도 보실까 해서 댓글 남깁니다. 질문 두가지만 드립니다. 1. 바로 직전 편을 보고 이번편을 보기전에는 이렇게 생각했습니다. 왜 t-test 를 이용하지? 이런 내용인가? t-test 는 두 집단이 같은지 다른지 확인하는 방법임. 그러면 여기서 두 집단 중 하나는 실제 종속변수 값으로 이루어진 집단, 그리고 다른 집단 하나는 회귀식을 통해 추정한 y_hat 값으로 이루어진 집단일 것임. 그래서 이 두 집단이 동일한지 확인하기 위해 paired t-test를 시행하고 p-value가 0.05 보다 크면 동일하다고 판단하여 B(베타) 값은 유의하다고 볼 수 있다....라고 예상했는데 이번 영상을 보니 전혀 다른 얘기였네요. 제 생각이 개념적으로 틀린 것일까요? 2. 집단 1을 0, 집단 2를 1로 변환 하시면서 더미변수 언급을 하시고 기울기= 평균집단1-평균집단2/(1-0) 이라고 하셨는데요 그렇다면 더미변수 0, 1를 실제 숫자처럼 1-0 으로 사칙연산을 할수도 있는 것인가요? 아니면 이해를 쉽게 하기 위해서 임의적으로 하신건지 궁금합니다. 혹시라도 댓글 보신다면 답변 부탁드립니다. 감사합니다.
아...제가 너무 단편적으로 설명했네요. 감사합니다. 너무 좋은 지적이십니다. 제가 하려 했던 말은 독립변수 1개가 자유도 1을 깎아 먹는다는 의미였습니다. 한 독립변수의 회귀계수에 대해 t-tst를 할 때의 자유도는 n-k-1입니다. 여기서 n 은 샘플의 크기이고, k 는 독립변수의 개수입니다. 따라서 무한개의 독립변수를 사용할 수 없고 독립변수 1개가 곧 비용(cost)라는 의미로 말을 했는데, 제가 봐도 너무 헷갈리는 소리를 했네요. 죄송합니다. ^^ 부디 너그러이 이해해 주시면 감사하겠습니다. ^^
안녕하세요~ 강의 너무 너무 깔끔하고 이해가 잘 됩니다! 감사히 잘 듣고 있습니다. 6:05초 영상에서 보면 t-value = 기울기 / 표준오차인데여기서 기울기의 분모는 1-0이고 분자는 평균(집단2)- 평균(집단1)이라고 생각이 드는데두 순서가 바뀌어 있는 것으로 표기 되어서 이 부분이 잘 이해가 가지 않습니다~ 설명 부탁드릴게요~ ㅠㅠ어차피 회귀계수 기울기가 0인지 아닌지 확인하기 위해서 t-test를 사용하는 것이니 음수, 양수 상관은 없다는생각은 들지만서도 궁금해서 문의드립니다
베타값 = 기울기 = 0이면 유의하지 않는것이다라고 바로 연결짓는 부분이 잘 이해가 안되었습니다. 심지어 기울기 0인 수평 추세선이라도 점들이 선을 중심으로 잘 모여있으면 유의해야 하는게 아닐지요? y =0.5 + 2.4x 방정식의 좌우 그래프 비교때처럼 베타 =0인 기울기도 유의한 경우 vs 유의하지 않은 경우가 있어야 할 것 같다는 생각입니다. 물론, t값 =기울기 / 표준오차 = 0이므로 p>0.05여서 결과는 유의하지 않다가 맞아보입니다. 다만, 유의하지 않음 = 추세선 중심으로 그닥 밀집되지 않은 추세선 기울기를 잘못 추정한 것을 의미하는지 해석을 잘 모르겠습니다
기본적으로 모든 데이터는 표본으로 보는게 현실적으로 합리적일 겁니다. 우리가 모집단 데이터를 만질 일이 거의 없기 때문입니다. 이 경우 모집단은 아마도 국민전체로 볼수도 있겠지요. 다만 모집단이 누구이고 무엇이냐는 연구의 목적에 의해 정해지는 것이라서 이 예제에서는 특정하는 것이 좀 아이러니 합니다 ^^ 연구목적에 따라서 모집단은 자연스럽게 정해진다고 보는 것이 맞을겁니다 ^^
표준오차가 큰 경우의 회귀직선이 얼마나 유의하냐를 확인하기 위해 t-test를 사용한다. 그리고 t-test는 두 집단이 얼마나 비슷한가를 알아본다 까지는 이해했습니다. 그런데 회귀직선의 유의성을 알기위해 적용한 t-test에서 비교하고싶은 두 집단이 무엇인가요? 집단1, 집단2 가 나오면서 기울기로 연결이 되는 시점부터 이해가 안되요ㅜㅜ
@@SapientiaaDei 혹시 집단 1 과 집단 2 의 차이를 t-test 한다가 아니라, Beta 와 0 의 차이를 t-test 한다고 생각해도 될까요? 즉, null hypothesis 는 Beta = 0 이고, alternative hypothesis 는 Beta != 0 인 가설 검정이다 라고 이해해도 괜찮을까요? 아니면 설명하신 두 집단으로 나눠 더미변수로 본다는 것이 위의 제 설명과 동치인가요?
![ILLSLICK - WINTER IS COMING [Official Video]](http://i.ytimg.com/vi/dwTMeM1zIhQ/mqdefault.jpg)
도대체 왜 그렇게 하는거야?라는 질문을 모조리 충족시켜주는 최고의 명강의..
감사합니다 ^^
너무 유익하게 잘 들었습니다. 왼쪽만 나와서 이어폰 고장난줄 알았네요 ㅎㅎ
전공자가 아닌 사람이 이해하기 너무 쉽게 설명해주셨어 감사해요..
제가 더 감사하네요 더 좋은 강의 올리도록 노력하겠습니다
우연히 만났는데... 참으로 고맙고,, 훌륭하시네요!!! 리스펙입니다!
전 통알못입니다. 질문드립니다. 2:13에 t-value가 2.93이고 df=1인 t-table을 찾아보면, 일측성과 양측성일 때를 대입해봐도 p-value가 0.01보다 작다라는 값이 안나옵니다. 하지만 df=1이 아닌 무한대(즉, 표준정규분포?라고 해야하나요?-강의주제3에서 이해한대로 말씀드립니다.)로서 표준정규분포에 가까이해서 t-value를 대입하면 위의 동영상에서 p-value구한 값이 다 맞아 떨어집니다. 그래서 질문입니다. df=1이 아니라 무한대(표에서는 df 맨 밑에 z라고 되어 있는곳)가 맞는 것 아닌가요? (통알못인지라 질문의 수준이 떨어져도 양해부탁드리며, 답 부탁드려요 너무 궁금합니다.몇시간째 표를 맞춰보고 있어요)
수업 시간에 그냥 넘어간 부분이 많아서 뭔지도 모르고 암기하기에만 급급했는데.. 이해가 쏙쏙 잘 되네요.. 감사합니다 ㅜㅜ
대학원 통계 수업에 많은 도움이 되었어요. 정말 감사합니다!
오늘도 배우고 갑니다. 정말 설명 잘 하세요. 그 어떤 강의와도 비교가 안됩니다. 최고예요!!!
감사합니다 ^^
강의가 너무 좋아서 계속 보게 됩니다. 감사합니다.
한가지 질문이 있어서 글을 남깁니다.
t-value가 2.93 일 경우 p value가 0.1~0.25 사이로 보이는데 자료에는 0.01보다 작다고 표현되어 있는 부분이 이해가 가지 않습니다.
t-분포표를 잘못 이해해하는 것인지, 아니면 자료가 틀린 것인지....
이 부분에 대해 설명 부탁드립니다.
아....그런가요? 제가 그림을 좀 잘못 그렸나요? 몇분 몇초인지 알려주시겠어요? 기본적으로 t-value가 저정도 되면 무조건 유의한 수준이거든요. t-table을 참조하실 것을 부탁드립니다. 제 그림솜씨가 좀 아닐 수도 있어서요.
좋은 강의 감사합니다! 그런데 집단1, 집단2는 표본을 의미하는 것인가요?
제가 이어폰으로 강의를 듣는데~ 다른 영상에 비해 이 영상만 왼쪽에서 소리가 나오네요,,,
강의 잘 보고 있습니다! 혹시 2분쯤에 나오는 t검정에서 t value=B/Se(B)로 베타값을 베타의 표준오차로 나눠줬는데 우리가 검정하고자 하는 것은 B가 아닌가요..? 왜 굳이 베타의 표준오차로 나눠준 값으로 t검정을 하는지 궁금합니다!
제가 통알못이라 그런데.. 제가 이해하기로는 t-test가 표준오차가 작으면 회귀계수가 우연일 그 정확한 확률을 구하기 위해 하는 것이라 이해했습니다. 그래서 t-value를 구하는 것 까지 이해했는데 t-value에서 어떻게 p-value로 바뀌는지 잘 모르겠습니다. 또 p-value는 정확히 뭔지 잘 모르겠습니다. 그냥 p-value가 0.05 이하일때 유의하다는 것만 알고 있습니다. 설명부탁드려요 ㅠㅠ
저에게 최고의 설명입니다^^
진짜 이해 쏙쏙 되는 강의 너무 잘 듣고 있습니다~ 정말 감사드려요!! 제가 강의를 들으면서 궁금한 점이 있어서 질문합니다. , t test에서는 분자를 표준편차로 나누었는데, 회귀계수의 유의성을 살펴볼 때는 분자를 표준오차로 나눈다고 하였습니다. 그런데 왜 t test에서는 표준편차로 나누고, 회귀계수에서는 표준오차로 나누는지 궁금합니다!!
사실 정확한 표현은 표준오차이긴 합니다만, 표준편차와 표준오차를 설명하려면 이미 초급단계를 넘어가는 것이라서 앞에서는 쉽게 표준편차라는 용어를 주로 사용했고 뒤에가서 표준오차로 사용하기 시작한 것입니다. 헷갈리셨다면 죄송해요. ㅠㅠ
좋은 강의 감사히 듣고 있습니다.
업로드하신지 오래된 영상이지만 혹시라도 보실까 해서 댓글 남깁니다.
질문 두가지만 드립니다.
1. 바로 직전 편을 보고 이번편을 보기전에는 이렇게 생각했습니다. 왜 t-test 를 이용하지? 이런 내용인가?
t-test 는 두 집단이 같은지 다른지 확인하는 방법임. 그러면 여기서 두 집단 중 하나는 실제 종속변수 값으로 이루어진 집단, 그리고 다른 집단 하나는 회귀식을 통해 추정한 y_hat 값으로 이루어진 집단일 것임.
그래서 이 두 집단이 동일한지 확인하기 위해 paired t-test를 시행하고 p-value가 0.05 보다 크면 동일하다고 판단하여 B(베타) 값은 유의하다고 볼 수 있다....라고 예상했는데 이번 영상을 보니 전혀 다른 얘기였네요. 제 생각이 개념적으로 틀린 것일까요?
2. 집단 1을 0, 집단 2를 1로 변환 하시면서 더미변수 언급을 하시고 기울기= 평균집단1-평균집단2/(1-0) 이라고 하셨는데요 그렇다면 더미변수 0, 1를 실제 숫자처럼 1-0 으로 사칙연산을 할수도 있는 것인가요? 아니면 이해를 쉽게 하기 위해서 임의적으로 하신건지 궁금합니다.
혹시라도 댓글 보신다면 답변 부탁드립니다. 감사합니다.
선생님~ 잘 듣고 있습니다! 질문이 있는데요. 이 때 df가 왜 1인가요?
혹은 그냥 1이라고 알고만 있어도 되는 개념인가요? :)
아...제가 너무 단편적으로 설명했네요. 감사합니다. 너무 좋은 지적이십니다. 제가 하려 했던 말은 독립변수 1개가 자유도 1을 깎아 먹는다는 의미였습니다. 한 독립변수의 회귀계수에 대해 t-tst를 할 때의 자유도는 n-k-1입니다. 여기서 n 은 샘플의 크기이고, k 는 독립변수의 개수입니다. 따라서 무한개의 독립변수를 사용할 수 없고 독립변수 1개가 곧 비용(cost)라는 의미로 말을 했는데, 제가 봐도 너무 헷갈리는 소리를 했네요. 죄송합니다. ^^ 부디 너그러이 이해해 주시면 감사하겠습니다. ^^
@@SapientiaaDei 오호 넵 :) 독립변수도 자유도를 깎는다! 기억하겠습니당. 친절한 강의와 빠른 답변 너무나 감사합니다!!
명료하고, 유익한 강의 정말 감사드립니다. 제가 이해가 아직 안됐는데, 혹시 표준오차와 잔차의 차이가 어떻게 되는지 여쭤봐도 될까요?
표준오차는 회귀계수 자체에 대한 것이구요 잔차는 데이터와 회귀식의 예측 값의 차이 입니다 ^^
안녕하세요~ 강의 너무 너무 깔끔하고 이해가 잘 됩니다! 감사히 잘 듣고 있습니다. 6:05초 영상에서 보면 t-value = 기울기 / 표준오차인데여기서 기울기의 분모는 1-0이고 분자는 평균(집단2)- 평균(집단1)이라고 생각이 드는데두 순서가 바뀌어 있는 것으로 표기 되어서 이 부분이 잘 이해가 가지 않습니다~ 설명 부탁드릴게요~ ㅠㅠ어차피 회귀계수 기울기가 0인지 아닌지 확인하기 위해서 t-test를 사용하는 것이니 음수, 양수 상관은 없다는생각은 들지만서도 궁금해서 문의드립니다
네 ^^ 맞습니다 제가 순서를 바꿔 썼네요 ^^ 날카로운 지적 감사합니다 ^^
아 이해한게 맞는거군요. 지적하려고 한건 아니고 왕초보가 보다보니 제가 모르는 뭔가가 있을지도 모르고이해가 안가서 여쭤본거예요 ^^;강의 정말 감사해요~~
@@midoslmidosl4354 열심히 시청해 주셔서 제가 너무 감사합니다 ^^ 앞으로도 잘 부탁드립니다 ^^
강의가 이해가 너무 잘됩니다!!!
이 값이 뭘 뜻하는건지 제대로 알고 가요~~ 감사합니당
베타값 = 기울기 = 0이면 유의하지 않는것이다라고 바로 연결짓는 부분이 잘 이해가 안되었습니다. 심지어 기울기 0인 수평 추세선이라도 점들이 선을 중심으로 잘 모여있으면 유의해야 하는게 아닐지요?
y =0.5 + 2.4x 방정식의 좌우 그래프 비교때처럼 베타 =0인 기울기도 유의한 경우 vs 유의하지 않은 경우가 있어야 할 것 같다는 생각입니다. 물론, t값 =기울기 / 표준오차 = 0이므로 p>0.05여서 결과는 유의하지 않다가 맞아보입니다. 다만, 유의하지 않음 = 추세선 중심으로 그닥 밀집되지 않은 추세선 기울기를 잘못 추정한 것을 의미하는지 해석을 잘 모르겠습니다
기울기가 0이라면 x가 아무리 증가해도 y는 아무 변화가 없으므로 유의성과는 아예 관계가 없어집니다. 즉, 점들이 모여 선처럼 보인다 해도 통계적 해석상 이는 의미가 없으므로 유의하지 않다고 보는 것입니다.
강의 너무 감사합니다 이해도 잘되고 궁금한 부분이 해소가 잘 되네요! 영상 많이 올려주세요 ㅎㅎ
감사합니다 ^^
좋은 설명 감사드립니다. 설명의 중심이 되고 있는 그래프 (2분 42초)에 있는 데이터들은 표본집단인가요? 모집단인가요? 만약 이 데이터들이 표본집단이라고 하면 어떤 데이터가 모집단인지 궁금합니다~!!! 감사드립니다.
기본적으로 모든 데이터는 표본으로 보는게 현실적으로 합리적일 겁니다. 우리가 모집단 데이터를 만질 일이 거의 없기 때문입니다. 이 경우 모집단은 아마도 국민전체로 볼수도 있겠지요. 다만 모집단이 누구이고 무엇이냐는 연구의 목적에 의해 정해지는 것이라서 이 예제에서는 특정하는 것이 좀 아이러니 합니다 ^^ 연구목적에 따라서 모집단은 자연스럽게 정해진다고 보는 것이 맞을겁니다 ^^
선생님! 통계강의 너무 잘 보고 있는 고등학교 3학년 학생입니다!~ df가 1이라고 하셨는데, df가 회귀분석에서 어떤 역할을 하는지 그리고 df가 무엇인지 한번 설명해주시면 안될까요 ㅜㅜ댓글을 봐도 이해가 잘 안되네요 ㅜㅜ
전공 교수님보다 더 잘 알려주시는데요..?허허👍
독립변수가 늘어나면 왜 자유도가 줄어드는지 알려주실 수 있나요?
표준오차가 큰 경우의 회귀직선이 얼마나 유의하냐를 확인하기 위해 t-test를 사용한다. 그리고 t-test는 두 집단이 얼마나 비슷한가를 알아본다 까지는 이해했습니다. 그런데 회귀직선의 유의성을 알기위해 적용한 t-test에서 비교하고싶은 두 집단이 무엇인가요? 집단1, 집단2 가 나오면서 기울기로 연결이 되는 시점부터 이해가 안되요ㅜㅜ
회귀직선의 t-test가 실상 두 집단으로 나눠 더미변수로 보면 보다 이해가 쉽기에 같이 설명한 것입니다. 앞에서 t-test했던 것을 더미변수로 바꾸어 회귀분석에 이용하면 둘 다 같은 의미가 되기 때문입니다.
@@SapientiaaDei 혹시 집단 1 과 집단 2 의 차이를 t-test 한다가 아니라, Beta 와 0 의 차이를 t-test 한다고 생각해도 될까요?
즉, null hypothesis 는 Beta = 0 이고, alternative hypothesis 는 Beta != 0 인 가설 검정이다 라고 이해해도 괜찮을까요?
아니면 설명하신 두 집단으로 나눠 더미변수로 본다는 것이 위의 제 설명과 동치인가요?
사랑합니다
ASMR 좋아요
마치 과외 선생님이 제 왼쪽에 앉아서 설명해주는 것 같아요..
아....그정도는...아닌데요... 좋게 봐주셔서 감사합니다. ^^
하이..정말. 이해가 가네.
감사합니다. ^^