[Week 2 - Day 1] Hypothesis Testing 1

커피 한 모금

저번주에는 기본적인 데이터전처리와 시각화를 배웠다.

이번주부터는 기초 통계에 대해 수업을 한다.

 

그 첫날은 가설검정에서 시작을 한다.

평소와 같이 아래에 Warm-Up 영상 링크를 첨부한다.

 

가벼운 마음으로 배워보자.

 

 

1. Hypothesis Testing

 

가설검증은 학문의 기초다.

'A와 B는 다르다'와 같은 가설을 검증하기 위해서는 통계가 필요하다.

 

'A와 B는 다르다'는 가설을 'A와 B는 같다'는 가설과 비교를 하게 된다.

이때 'A와 B는 같다'는 귀무가설(Null Hypothesis)이고

'A와 B는 다르다'는 가설은 대립가설(Alternative Hypothesis)이 된다.

 

두 가설 중 어떤 가설이 더 말이 되는지 살펴보는 것이 가설검증이다.

 

youtu.be/ZzeXCKd5a18

 

 

2. t-test

 

t-test에서는 두 집단 사이에 유의미한 차이가 있는지를 검증한다.

이때 두 표본집단에서의 평균을 활용을 하게 된다.

 

예를 들어 다리가 긴 사람이 100m을 평균 7초에 달리고

다리가 짧은 사람이 100m를 평균 12초에 달리는 경우

두 집단 사이의 5초의 차이가 유의미한지 검증하는 것이다.

 

youtu.be/AGh66ZPpOSQ

 

 

3. t-test란 무엇인가?

 

https://www.youtube.com/watch?v=mEWQ_vl3IPw&list=PLalb9l0_6WArHh18Plrn8uIGBUKalqsf-&index=1 

 

 

4. t-distribution

 

youtu.be/Uv6nGIgZMVw

 

 

5. A/B Test

 

그 유명한 A/B Test다.

 

마케팅에서 주로 사용하는 기법이다.

 

서로 다른 광고안 A와 B 중에 어떤 것이 더 고객들의 지갑을 열게 하는가

 

위와 같은 질문에 답을 하기 위한 기법이다.

그래서 A/B test라고 부르는 것이다.

 

youtu.be/8uDxV5Dl7Ok

 

모두 행복하길

 

-끝-