실패를 기도하는 이론: 귀무가설
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- เผยแพร่เมื่อ 5 ก.ย. 2024
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글로 정리된 곳: angeloyeo.github.io/2020/03/25/hypothesis.html
왐마 개념 이해 너무 쉽다.... 구독완료 ~~~ 일타 과외샘 같아여
과제 중인데 한줄기 빛과 같은 영상을 발견했습니다. 너무 감사합니다...
재밌게 봐주셔서 감사합니다 ^^ 도움이 되었으면 좋겠습니다.
5:34 이 부분 너무 웃기네요ㅋㅋㅋㅋㅋ저도 통계 독학 중인 대학원생인데 이해하는데 정말 많은 도움 받고 갑니다ㅠㅠ 감사합니다.
감사합니다 논문을 읽는데 정말 도움이 많이 됐어요
안녕하세요 ㅎ 도움 되었다니 다행입니다 ㅎㅎ 댓글 감사드려요~!
이 내용 이 채널 정말 좋으네요. 감사합니다.
서비스디자인 공부하면서 이 같은 개념을 이해하는데 정말 어려웠는데 정말 많은 도움이 됐습니다! 감사합니다!
모수를 알 수 없다는 것이 이해가 잘 가지 않습니다.. 예를 들어 3학년1반의 성적 data라면 모수는 구할 수 있는것이 아닌가요?
지인들인 친한사람들이 먼저 전화안하는 것
아 썸네일이 너무 웃프고 공감되고 해서 들어왔네요 ㅋㅋㅋ 넘 웃겨요 ㅋㅋ
와... 이런 좋은 채널이 있네...
조회수도 레전드
ㅋㅋ 이 분 대체 주전공이 무엇이신거임ㅠㅠ 뭐 검색할 때마다 다 나와 ㅠㅠ개쩌네..감사합니다...
맞다치고 틀린거 보여줄게/ 귀무에 이런 뜻이...
재미있게 보고 있습니다
계속 올려주세요!
EnderCreeper0458님 꾸준히 봐주셔서 정말 감사드립니다 ~ ㅎㅎ 항상 달아주시는 댓글이 힘이 많이 됩니다 ㅎ 감사해요~!
프로필 센스 넘치네요 ㅋㅋㅋㅋ
헷갈리는 내용인데 제일 이해되기쉽게 그리고 재밌게(프로필ㅋㅋ) 설명해주셔서 기억에 남아요 도움되서 댓글을 안남길 수 없네요 구독합니당 감사합니다! ㅋㅋ
와우 ㅎ 감사합니다 ! 공부하시는데 도움 되셨다니 다행입니다 ^^ 댓글과 구독 감사드려요 ♡
항상 좋은 영상 감사합니다. 공돌이님을 청와대로!
대학원생인데 도움이 많이 되었어요!! 감사합니다
도움되었다니 다행입니다 ^^ 좋은 연구성과 얻으실 수 있기를 기원합니다
이걸 왜 이제 봤을까...고마워요 공돌이형...
야스... 베이베
이거슨 무조건 추천이지
도움 많이 되었습니다. 썸네일 개웃기네요 ㅋㅋ 근데 6:49에 "이러한 관점(빈도주의자)의 대척점에 서 계신분들" 이란거에 대해서 혹시 설명좀 해주실 수 있나요?
음 일단 베이즈 정리 편을 보고 오시는 게 좋을 것 같습니다. Bayesian estimation에 관련된 내용입니다 ㅎ
@@AngeloYeo 감사합니다
현 고3입니다 통ㄱ케학에 대해 더 알수있는 좋은 영상이였습니다
영상 잘 봤습니다. 질문이 있는데 드려도 될까요? 제가 보던 책에서 p-value는 ‘통계적 가설검정에서 유의확률 또는 p-값을 귀무가설이 맞다고 가정할 때 얻은 결과보다 극단적인 결과가 실제로 관측될 확률’이라고 설명하는데 이해가 갈 것 같으면서도... 안 가서 답답하네요... 먼가 톡 찌르면 이해가 될 것 같은데 도와주실 수 있나요 ㅠㅠ?
후... 책의 설명은 완벽 그 자체인데요 ... 혹시 어느 부분이 잘 이해가 안되시는지 설명 해주실 수 있으실까요 😅😅😅 제가 p-value 영상을 안만들긴 했죠 ... 일단은 제가 글로 정리했던 내용을 공유드릴게요 !
angeloyeo.github.io/2020/03/29/p_value.html
혹시 그래도 추가 설명이 더 필요하다 싶으시면 말씀해주세요~
@@AngeloYeo 아 진짜 리액션 보고 엄청 웃었네요 ㅋㅋㅋ 분명히 어느 부분에서 제가 제대로 개념을 이해하지 못해 그게 누적되어 소화불량이 났기 때문에 이럴 겁니다 ...
공유해주신 글을 읽고 정리한 생각인데요.
공돌이님 F-value 설명 중에 하나의 모집단이더라도 정말 '극히 드문 희귀한 확률'로 세 개의 표본집단이 지들끼리만 뭉쳐있을 때를 색칠해서 보여주셨었는데요. 그런 극히 드문 경우가 제가 말씀드린 책에서 나온 '귀무가설(하나의 모집단에서 추출됐다)이 맞다고 가정할 때 얻은 결과보다 / 극단적인 결과가 실제로 관측될 확률'인 걸까요? 0.05는 그만큼 또 적은 확률이고 글에서 공유해주신 것처럼 표본의 크기가 크거나 효과가 클수록 점점 볼록해질테니까요. 제가 작은 따옴표 한 부분에서 일부러 / 을 그은 이유가 '귀무가설이 맞다고 가정할 때 얻은 결과'라는 것이 추출하였을 때 흔히 일반적으로 나타나는 경우를 뜻하고, 이보다 '극단적인 결과'가 제가 인용했던 빨,노,파 집단이 지들끼리만 뭉쳐있을 경우를 뜻하는 이 두 결과를 나누고 싶어서 표기한 것인데요. 제대로 잘 이해했는지, 잘 설명했는지 모르겠네요. 무튼 읽어주셔서 감사합니다!
귀무가설이 맞다고 가정할 때 따라나오는 설명과 맞지 않는 결과가 실제로 관측될 확률
프로필 너무 웃기네요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
ㅋㅋㅋ저의 개그 코드를 받아주셔서 감사합니다
저희 교수님 보다 더 잘알려주세요
3:45
귀두가설 ㄷㄷ
으악