맞아요. Ronald Fisher가 anova를 만들었어요. 근대 통계학을 거의 혼자서 다 만드신 분. 이 분이 0.05의 기준도 만들었는데 "그냥 0.05 정도가 적당할 것 같아서" 0.05로 정했다고 했어요. 그 때문에 0.05는 대단히 임의적인 기준임에도 불구하고 우리 모두는 0.05 기준을 신앙처럼 떠 밭들면서 통계적 "유의성"에 집착하는 잘못된 관행이 만들어지기도 했습니다.
@@SapientiaaDei blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics-2/understanding-analysis-of-variance-anova-and-the-f-test 이 블로그의 저자도 그렇다고 하네요. F-tests are named after its test statistic, F, which was named in honor of Sir Ronald Fisher. The F-statistic is simply a ratio of two variances. Variances are a measure of dispersion, or how far the data are scattered from the mean. Larger values represent greater dispersion.
통알못으로 점점 통계에 빠져들고 있습니다. 아무것도 모른채 석사를 회귀분석을 하고나서, 반드시 저 숫자가 의미하는 바를 알고싶다라는 소원이 성취되고 있습니다. 감사합니다.
이 사람은 신이다
저 사람입니다. ^^😇
10:15
와 진짜 거짓말 안하고 F-value 유튜브 통틀어서 최고 설명 좋다..........거짓말 안하고 대학원생을 위한 통계강의 1타강사입니다
피셔라는 사람이 이 방법을 창안했다고 해서 앞글자를 따서 F value라고 교수님이 말씀해주셨어요!
맞아요. Ronald Fisher가 anova를 만들었어요. 근대 통계학을 거의 혼자서 다 만드신 분. 이 분이 0.05의 기준도 만들었는데 "그냥 0.05 정도가 적당할 것 같아서" 0.05로 정했다고 했어요. 그 때문에 0.05는 대단히 임의적인 기준임에도 불구하고 우리 모두는 0.05 기준을 신앙처럼 떠 밭들면서 통계적 "유의성"에 집착하는 잘못된 관행이 만들어지기도 했습니다.
저는 돈은 대학에 내고 배움은 여기서 얻어가네요 ...
너무 이해를 잘 시켜주셔서 강의 들으면서 소리지르고 싶었어요.
교수님도 성공하지 못한 나의 통계 이해를 선생님께서 해주시니... 감사합니다!!!!!!!!!!
산업경영공학과 학생입니다 F는 통계학 전공이신 Fisher를 기리기 위해서 F분포라고 한답니다
우와 분산분석 어려웠는데 넘 도움 됐어요! 감사합니다:)
와 선생님 대박입니당!
이야~ 그래프로 설명하는 거 진짜 쩌네요. 그 예시와 그림으로 딱 설명해주시니 이해가 잘되네요
그룹간 분산 미쳤네요 직관적인 이미지와 고퀄 강의 잘 봤습니다
감사합니다 ^^ 더 열심히 하겠습니다 ^^
이 강의가 존재하지 않았더라면 이 개같은 세상을 어떻게 공부하고 살았어야 하나 하는 생각이 듭니다
정말 감사합니다.
뇌를 쪼개서 지식을 넣어 주시는거 같아요 정말 최고의 설명이십니다 선생님 ㅠㅠ
감사합니다 ^^ 더 노력하겠습니다
PhD 유학생인데, QTL을 주로 연구하는데, intercross 경우에서 왜 anova를 쓰는지. (backcross는 t-test를 쓰는지) 의미와 계산은 어떻게 되는지.. 모든걸 되돌아보면 한방에 이해되는 강의입니다. 진짜 감사합니다. 사랑합니다 교수님!!ㅠㅠㅠ
F-value는 fisher의 앞글자를 따서 분포를 만든거 아닐까 하는 추측을 해봅니다 ㅎㅎ
그러고 보니 그런것 같네요 ^^ 훌륭한 인사이트 감사합니다 ^^
@@SapientiaaDei blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics-2/understanding-analysis-of-variance-anova-and-the-f-test 이 블로그의 저자도 그렇다고 하네요. F-tests are named after its test statistic, F, which was named in honor of Sir Ronald Fisher. The F-statistic is simply a ratio of two variances. Variances are a measure of dispersion, or how far the data are scattered from the mean. Larger values represent greater dispersion.
어부가 만들어서 에프겠지요. 사람 이름을 따자나요. 아주 씸플한건데요
또 진짜 어부라 생각하는거 아니겠죠. 생각나기 쉬우라고 한건데…피셔가 만든거예요 피셔.
미스터 피셔
항상 잘 보고 있습니다. 저 근데 찾아보니 어떤곳에서는 분산식 분모가 n-1 이 아니라 n으로 표기하던데 혹시 이유가 무엇일까요...?
네. 전에도 이런 질문이 있었습니다. 간단하게 말하자면 모집단의 경우 n으로 나누고 표본의 경우에는 n-1로 나눕니다.
@@SapientiaaDei 감사합니다!!! 표본에서 분모가 n-1로 되는게 자유도랑 연관이 있는거지요? 이걸 더 알아보려면 어떻게 구글링을 해봐야 할까요...?
구글링해보니 F가 통계학자이자 생물학자인 Sir Ronald Fisher에서 유래한거라고 뜨네요. 유익한 정보 감사합니다.
좋은 강의 감사드립니다. 차음부터 정독해 봐야겠네요~^^
감사합니다. ^^
정말 감사합니다
와 이런 좋은 강의를 유튜브에서 이렇게 쉽게 볼 수 있다니.. 감사합니다.
유튭 프리라이더가 구독과 좋아요 누릅니다
F값과 아노바가 이 강의 한 방으로 감이 잡히네요
감동 감동^^
와 왜 이게 공짜에요 교수님
하하하...그러게요....^^ 저도 참 뭐라 대답드려야할지... ^^
👍👍👍👍👍👍👍👍감사해요
제가 더 감사하네요 ^^
영상 정말 감사히 잘 봤습니다. within variance에 대해 조금 더 간단히 설명해주실 수 있으실까요 between variance는 알겠는데 , within variance 은 어떤 개념인지 잘 모르겠네요...ㅠ
최고의 설명이네요
Within Variance 식이 어떻게 되나요? 각 분산의 합인지 모든 그룹의 (종속변수값 - 평균)^2 / n-1 인지 혼동 됩니다.
그룹내의 개별 관찰값에서 그 그룹의 평균값을 빼서 이 값을 제곱한 값들을 모두 더합니다. 이 값이 SS 즉 제곱합입니다.이 값을 df 즉 자유도로 나누는데 이때의 자유도는 전체 관찰값의 개수 마이너스 그룹수 입니다.
@@SapientiaaDei 그렇다면 level의 개수에 따라서 within variance가 나올텐데, 각 within variance의 평균을 F-value의 분모로 사용하면 되나요??
@@yeeunjo7277 전부 합쳐서 보면 됩니다. 평균의 개념보다는 합의 개념이 강합니다. 그래서 제곱합이라는 용어를 쓰는 것이 아닌가 합니다.
완전 환상적인 설명입니다. F 수식 달달 외워도 문제를 못 풀더만, 이제 뭔지 알겠습니다! 꾸벅^^
그저 감사합니다
좋은 강의 정말 감사합니다.! 혹시 jamovi 활용해서 박스폴롯내에서 도수 플롯팅하는 영상도 포스팅 이나 참조할만한 자료가 있을까요?
쭉 보고 있는데 처음으로 이해 못했네요.. 너무 어렵다
공감......ㅜ
좋은 강의 매번 감사합니다
혹시 5:55 에 나온 그래프를 그리려면 무슨 그래프를 그려야 하나요?
boxplot 을 찾아보세요.
너무 재밌어요 ! ! (ง ᵕᴗᵕ)ว 감사합니다