1 모비율의 구간추정

2 이집단 비율에 대한 검정

3 모평균의 구간추정

4 기타 방법

5 참고사이트

prop.test(48,100,conf.level=0.95)

        1-sample proportions test with continuity correction

data:  48 out of 100, null probability 0.5 
X-squared = 0.09, df = 1, p-value = 0.7642
alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5 
95 percent confidence interval:
 0.3798722 0.5816817 
sample estimates:
   p 
0.48 

p <- c(100/300, 170/400)
n <- c(300, 400)
prop.test(n*p, n, alt="two.sided")


        2-sample test for equality of proportions with continuity
        correction

data:  n * p out of n 
X-squared = 5.6988, df = 1, p-value = 0.01698
alternative hypothesis: two.sided 
95 percent confidence interval:
 -0.16664176 -0.01669158 
sample estimates:
   prop 1    prop 2 
0.3333333 0.4250000 

• 두 집단에서 어떤 사건에 대한 비율이 같다고 할 수 있는지에 대한 검정.
  
• 가설
  
  • 귀무가설: 차이가 없다.
    
  • 대립가설: 차이가 있다.
    
• p-value = 0.01698 으로 유의수준 0.05보다 작으므로 대립가설을 뻑낼 이유를 찾지 못함. 그러므로 대립가설 채택, 귀무가설 기각. 즉, A와 B도시 간에 D후보에 대한 지지율은 유의한 차이가 있다.
  

> x <- c(95,92,94,95,96,96,94,95,93,95,96,94)
> t.test(x)

        One Sample t-test

data:  x 
t = 264.2069, df = 11, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0 
95 percent confidence interval:
 93.79540 95.37126 
sample estimates:
mean of x 
 94.58333 

> 

• 평균의 구간추정 -- Excel을 이용한 평균의 구간추정
  
• 정규분포 - 모분산과 모평균의 추정 --손으로 푸는 방법
  
  

• http://infostat2.knou.ac.kr/Pre/intro/index.htm