통계적 테스트1 Z-Test와 P-Value 완전 정복: ML/DL 활용법까지 Z-test와 P-value의 개념, 계산 방법, 머신러닝과 딥러닝에의 응용 사례 및 파이썬 코드 예제를 자세히 설명합니다.Z-Test란?z-test는 모집단 평균과 표본 평균 간의 유의미한 차이가 있는지를 검정하는 통계적 가설 검정 방법입니다. 모집단의 분산이 알려져 있고 표본 크기가 충분히 클 경우(n > 30)에 적합합니다.귀무가설 (Null Hypothesis, $H_0$)은 일반적으로 "차이가 없다", "영향이 없다"는 전제를 의미하며, 검정의 출발점이 됩니다. 대립가설 (Alternative Hypothesis, $H_1$)은 반대로 차이가 있다는 주장입니다. 통계적 검정은 수집된 데이터로부터 귀무가설을 기각할 수 있을 만큼의 증거가 있는지를 확인하는 과정입니다.공식:$ z = \frac{\b.. 2025. 6. 16. 이전 1 다음
