가설검정 퀴즈

가설검정에서 귀무가설이 옳다는 전제 하에서 귀무가설을 기각할 만한 충분한 증거가 제시되지 않는다면 어떻게 됩니까?

• 대립가설이 옳다고 추론할 수 있는 충분한 증거가 존재한다

• 귀무가설이 기각된다

• 귀무가설이 기각되지 않는다

• 대립가설이 옳다고 추론할 수 있는 충분한 증거가 존재하지 않는다

Answer explanation

대립가설이 옳다고 추론할 수 있는 충분한 증거가 존재하지 않는다

가설검정에서 제1종 오류란 무엇입니까?

• 대립가설이 옳다고 추론할 수 있는 충분한 증거가 존재한다

• 귀무가설이 옳지 않은 데 귀무가설을 기각하지 않는 오류

• 대립가설이 옳다고 추론할 수 있는 충분한 증거가 존재하지 않는다

• 귀무가설이 옳은 데 귀무가설을 기각하는 오류

Answer explanation

귀무가설이 옳은 데 귀무가설을 기각하는 오류

가설검정에서 유의수준은 무엇을 의미합니까?

• 귀무가설이 옳다고 추론할 수 있는 충분한 증거가 존재한다

• 귀무가설을 기각하는 검정통계량의 영역

• 귀무가설이 옳지 않을 때 귀무가설을 기각하는 확률

• 귀무가설이 옳다는 전제 하에서 허용되는 제1종 오류의 크기

Answer explanation

유의수준은 귀무가설이 옳다는 전제 하에서 허용되는 제1종 오류의 크기를 나타냅니다.

가설검정에서 p-값은 무엇을 나타내나요?

• 귀무가설을 기각하거나 기각하지 않는 확신의 정도

• 귀무가설이 옳다는 가정 하에서 계산되는 검정통계량의 값보다 더 큰 검정통계량의 값이 관측되는 확률

• 귀무가설이 옳다는 전제 하에서 귀무가설을 기각할 만한 충분한 증거가 제시되지 않는다

• 귀무가설이 옳다는 전제 하에서 이루어지는 통계적 추론과정

Answer explanation

The p-value in hypothesis testing represents the degree of confidence in rejecting or not rejecting the null hypothesis.

예제 11.1에서 백화점의 새로운 청구시스템에 대한 가설검정 결과는 무엇입니까?

• 귀무가설이 기각된다

• 대립가설이 옳다고 추론할 수 있는 충분한 증거가 존재한다

• 귀무가설이 기각되지 않는다

• 대립가설이 옳다고 추론할 수 있는 충분한 증거가 존재하지 않는다

Answer explanation

대립가설이 옳다고 추론할 수 있는 충분한 증거가 존재한다

p-value ≤ .01이면, 어떤 추론을 할 수 있는가?

• 대립가설이 옳다고 추론할 수 있는 압도적인 증거가 존재한다.

• 대립가설이 옳다고 추론할 수 있는 강한 증거가 존재한다.

• 대립가설이 옳다고 추론할 수 있는 약한 증거가 존재한다.

• 대립가설이 옳다고 추론할 수 있는 증거가 존재하지 않는다.

Answer explanation

If the p-value ≤ .01, there is overwhelming evidence to infer that the alternative hypothesis is correct.

검정통계량의 값이 기각역에 속하면 어떤 일이 발생하는가?

• H1이 기각되지 않는다.

• H1이 기각된다.

• H0이 기각되지 않는다.

• H0이 기각된다.

Answer explanation

만약 검정통계량의 값이 기각역에 속한다면, 귀무가설(H0)이 기각되고 대립가설(H1)이 채택된다.

양측검정을 수행해야 하는 경우에는 어떤 유의수준이 설정되는가?

• 유의수준 𝛼는 꼬리부분에 설정되지 않는다.

• 유의수준 𝛼는 양쪽 꼬리부분에 설정된다.

• 유의수준 𝛼는 양쪽 꼬리부분에 각각 𝛼/2이 되도록 설정된다.

• 유의수준 𝛼는 한쪽 꼬리부분에 설정된다.

Answer explanation

유의수준 𝛼는 양쪽 꼬리부분에 각각 𝛼/2이 되도록 설정된다.

제2종 오류의 확률을 감소시키기 위해 어떤 방법을 사용할 수 있는가?

• 표본크기 𝑛을 감소시킨다.

• 유의수준 𝛼를 증가시킨다.

• 유의수준 𝛼를 감소시킨다.

• 표본크기 𝑛을 증가시킨다.

Answer explanation

To decrease the probability of Type II error, one should increase the sample size (표본크기 𝑛을 증가시킨다).

검사특성곡선은 무엇을 나타내는가?

• 𝜇의 값이 증가할 때 𝛽의 값을 그린 곡선

• 𝛼의 값이 증가할 때 𝛽의 값을 그린 곡선

• 𝜇의 값이 감소할 때 𝛽의 값을 그린 곡선

• 𝛼의 값이 감소할 때 𝛽의 값을 그린 곡선

Answer explanation

The ROC curve represents the relationship between sensitivity (true positive rate) and 1-specificity (false positive rate) as the threshold for classifying positive instances changes, showing how the true positive rate (beta) changes with an increase in the true positive rate (mu).