13.1 A Quick Review of Hypothesis Testing

Hypothesis tests provide a rigorous statistical framework for answering simple “yes-or-no” questions about data, such as the following:

1. Is the true coefficient βj in a linear regression of Y onto X 1 , . . . , Xp equal to zero?[2]

2. Is there a difference in the expected blood pressure of laboratory mice in the control group and laboratory mice in the treatment group?[3]

In Section 13.1.1, we briefly review the steps involved in hypothesis testing. Section 13.1.2 discusses the different types of mistakes, or errors, that can occur in hypothesis testing.

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Sub-Chapters (하위 목차)

13.1.1 Testing a Hypothesis (단일 가설 검정 절차)

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차이가 없다는 보수적인 귀무가설을 깨뜨리기 위해 관찰된 데이터 통계량이 충분히 충격적인지 확률적 한계치를 확인하는 메인 로직입니다.

13.1.2 Type I and Type II Errors (제1종 오류와 제2종 오류 발생 구조)

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실제론 참인 귀무가설인데 오판해서 가짜 발견을 하는 1종 오류 확률(False Positive)과, 차이가 있는데 못 찾는 2종 오류(False Negative)의 시소를 확인합니다.