6시그마9기하계합숙10-11
- 최초 등록일
- 2011.11.27
- 최종 저작일
- 2011.07
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소개글
시그마 학회에서 만든 자료입니다. DMAIC의 자료 시작과 끝이라고 할 수 있습니다. 엄청난 분량의 깔끔한 정리입니다.
목차
10. 추정
(1) 개념
(2) 불편추정량
(3) 신뢰수준(Confidence Level)과 신뢰구간(Confidence Interval)
(3) 구간추정
(4) 단일 모평균의 추정
11. 가설검정
(1) 통계적 가설
(2) 귀무가설과 대립가설
(3) 가설검정의 가정
(4) 검정통계량
(5) 검정오차
(6) 유의수준
(7) 임계값과 기각역
(8) P-value
(9) 유의수준,신뢰수준 및 신뢰구간, P-value의 관계
(10) 검정과 구간추정의 관계
(11) 검정력
(12) 기각역 검정법
(13) P-value 검정법
(14) Z 검정
(15) t 검정
(16) 분산검정( 카이제곱검정 , F검정 )
(17) ANOVA( Analysis of Variance : 분산분석 )
본문내용
▶ t검정의 한계
만약에 5개의 표본평균들을 대상으로 유의수준 5%인 10번의 t검정을 한다고 가정하자. 실제로 이들 평균들 간에 차이가 없을 때, 옳은 결론을 내리게 될 확률은 한 쌍에서 0.95씩이 된다. 그러므로 10개 모두의 t검정에서 올바른 결론에 도달할 수 있는 확률은 이 된다.
바꾸어 말하면 이 중 적어도 어느 하나의 검정이 잘못된 결론을 내리게 될 확률(유의수준)이
이나 된다.
▶분산분석 개념의 도입
★ 여러 집단의 문제에는 t검정이 아닌 여러 집단을 총괄적으로 분석할 수 있는 분산분석
(analysis of variance : ANOVA)기법이 사용됨
★ 회귀분석(regression analysis),과 실험계획법(experimental design)에 적용 됨
▶ 분산의 분리
분산분석은 실험에서 관측된 변동량을 분산개념으로 파악한 다음, 이러한 분산을 설명할 수 있는 어떤 요인에 기인하는 부분과 우연히 발생되었다고 볼 수 있는 부분(또는 설명이 안 되는 부분)으로 구분하여 비교함으로써, 각 요인의 영향력 유무에 관한 판정을 시도
① 사용목적
▶ 3개 이상의 표본집단들의 평균의 차이가 통계적으로 유의한가를 검증
( 평균의 차이가 있는가를 검증 )
▶ 모집단간의 분산(군간변동) 과 각 모집단내의 분산(군내변동)을 비교하는 방식
▶ 조건의 변동에 따른 결과의 변동을 파악하여 최적의 조건을 설정하는데 사용
- 실험계획법, 회귀분석
② 가설
▶ 귀무가설 (Null Hypothesis )
→ 집단간의 평균치의 차이는 없음
▶ 대립가설 (Alternative Hypothesis )
→ 적어도 하나의 집단은 다른 집단과의 평균치의 차이가 있음
③ 개념
▶ 결과치의 변동에 특정인자의 변동이 얼마나 영향을 주는 지를 통계적으로 분석하여 결과치의
변동에 각 인자의 변동의 기여도를 파악
▶ 오차에 의한 결과치의 변동량에 큰 영향을 주는 특성인자를 구해 치명인자를 선정할 수 있음
▶ 특정인자 또는 그 인자의 수준에 따라 결과치의 변동량을 평가하고, 오차에 의한 변동량을
비교하여 치명인자를 찾아내는 방법
▶ 두 개 이상 다수의 집단을 비교하고자 할 때 집단 내의 분산, 총평균과 각 집단의 평균의 차이
에 의해 생긴 집단 간 분산의 비교를 통해 만들어진 F분포를 이용하여 가설검정을 하는 방법
참고 자료
없음