15.1.9.금 전산실습

##15.1.9.금요일

 

#geom(실패횟수,성공횟수)
#dnbinom(실패횟수,성공횟수,성공확률)

 

#p.237 8.1 단일 모집단의 모평균에 대한 검정 및 신뢰구간 추정
#가설검정 >> "귀무가설 하에서" 검정통계량 ...
#형식
t.test( 데이터, 대립가설=c(  ), mu=0, conf.level=0.95 )

t.test(cars$speed,mu=15,alternative="two.sided")

 

##alternative의 디폴트가 양측검정(two.sided)
##p.value : 귀무가설H0를 기각하게 하는 최소의 유의수준
 #단측일때 p값: 검정통계량값의 적은쪽 꼬리확률
 #양측일때 p값:(검정통계량값의 적은쪽 꼬리확률)*2
#신뢰구간은 개구간으로 적는다.=>기각역에 '는='이 들어간다.  (폐구간X)
#유의수준>=유의확률 > H0귀무가설 기각

 

#양측검정의 유의확률은 곱하기2가 된것을 확인?
#SPSS , SAS > t-test시 자동으로 양측검정,
# F-test는 우단측점정
# R에서는 상관x

 

?t.test

 

#가설검정의 절차

#1.가설설정
#2.유의수준
#3.검정통계량공식
#4.유의수준과 p-value(유의확률)비교, 의사결정

 

x<-t.test(cars$speed,mu=15,alternative="two.sided")
names(x)

 

x$conf.int
#신뢰하한, 신뢰상한

 

#p.240 해보기

 

#p.241 8.2 단일 모집단의 모비율에 대한 검정 및 신뢰구간 추정
#형식
prop.test(x=성공횟수,n=총 시행횟수,p=0.5=귀무가설의검정값,alternative=c( )  )

#예제]동전을 10번 던졌는데 앞면이 6번 나왔다. 공정한(=0.5)동전인가?
prop.test(6  ,10,p=0.5)

 

#100번을 던져서 60번이 나왔다. 공정한가?
prop.test(60  ,100,p=0.5)

 

prop.test(533  ,1000,p=0.5)

 

#샘플수가 크지 않을 때는 이항분포로 근사시키기
binom.test(6,10,p=0.5)

 

#p.244 8.3정규성 검정 <중요>
#함수 shapiro.test()
#가설 > H0:정규분포이다 vs H1:정규분포가 아니다

 

library(MASS)
attach(Cars93)
shapiro.test(Price)

 

##샘플수가 작으면 정규성 검정을 한다! + Q-Q도표
## 정규분포가 아니면 비모수 검정!

#p.246 q-q plot
qqnorm(Price,main="Q-Q Plot of Price")
qqline(Price)

 

#변수변환 , 로그변환  ( 다른거 : 로그변환, 루트변환, 역수변환을 통해서 정규성을 따를 수 있음.)
qqnorm( log(Price),main="Q-Q Plot of Log(Price)" )
qqline( log(Price) )
shapiro.test(log(Price))

 

 

program1.R