실패를 기도하는 이론: 귀무가설

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[@AngeloYeo]

글로 정리된 곳: angeloyeo.github.io/2020/03/25/hypothesis.html

[@eden7727]

5:34 이 부분 너무 웃기네요ㅋㅋㅋㅋㅋ저도 통계 독학 중인 대학원생인데 이해하는데 정말 많은 도움 받고 갑니다ㅠㅠ 감사합니다.

[@LEE_YOUNGMIN]

과제 중인데 한줄기 빛과 같은 영상을 발견했습니다. 너무 감사합니다...

[@AngeloYeo]

재밌게 봐주셔서 감사합니다 ^^ 도움이 되었으면 좋겠습니다.

[@wiseup_study]

아 썸네일이 너무 웃프고 공감되고 해서 들어왔네요 ㅋㅋㅋ 넘 웃겨요 ㅋㅋ

[@Palm20dd]

왐마 개념 이해 너무 쉽다.... 구독완료 ~~~ 일타 과외샘 같아여

[@ynlee7]

이 내용 이 채널 정말 좋으네요. 감사합니다.

[@도하-q1b]

서비스디자인 공부하면서 이 같은 개념을 이해하는데 정말 어려웠는데 정말 많은 도움이 됐습니다! 감사합니다!

[@sundaylee5120]

감사합니다 논문을 읽는데 정말 도움이 많이 됐어요

[@AngeloYeo]

안녕하세요 ㅎ 도움 되었다니 다행입니다 ㅎㅎ 댓글 감사드려요~!

[@kkang61568]

프로필 센스 넘치네요 ㅋㅋㅋㅋ

[@성이름-u9e1o]

와... 이런 좋은 채널이 있네... 조회수도 레전드

[@이영석-u6q]

이걸 왜 이제 봤을까...고마워요 공돌이형...

[@AngeloYeo]

야스... 베이베

[@대전사람-i2l]

항상 좋은 영상 감사합니다. 공돌이님을 청와대로!

[@EnderCreeper0458]

재미있게 보고 있습니다 계속 올려주세요!

[@AngeloYeo]

EnderCreeper0458님 꾸준히 봐주셔서 정말 감사드립니다 ~ ㅎㅎ 항상 달아주시는 댓글이 힘이 많이 됩니다 ㅎ 감사해요~!

[@리엔드-e5n]

헷갈리는 내용인데 제일 이해되기쉽게 그리고 재밌게(프로필ㅋㅋ) 설명해주셔서 기억에 남아요 도움되서 댓글을 안남길 수 없네요 구독합니당 감사합니다! ㅋㅋ

[@AngeloYeo]

와우 ㅎ 감사합니다 ! 공부하시는데 도움 되셨다니 다행입니다 ^^ 댓글과 구독 감사드려요 ♡

[@벚꽃-o3z]

대학원생인데 도움이 많이 되었어요!! 감사합니다

[@AngeloYeo]

도움되었다니 다행입니다 ^^ 좋은 연구성과 얻으실 수 있기를 기원합니다

[@cryingdonghyun]

이거슨 무조건 추천이지

[@asdcqwdcsadcer892]

현 고3입니다 통ㄱ케학에 대해 더 알수있는 좋은 영상이였습니다

[@푸핏루핏퐁팟퐁]

모수를 알 수 없다는 것이 이해가 잘 가지 않습니다.. 예를 들어 3학년1반의 성적 data라면 모수는 구할 수 있는것이 아닌가요?

[@EEE3-c9b]

프로필 너무 웃기네요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

[@AngeloYeo]

ㅋㅋㅋ저의 개그 코드를 받아주셔서 감사합니다

[@dsd1610]

도움 많이 되었습니다. 썸네일 개웃기네요 ㅋㅋ 근데 6:49에 "이러한 관점(빈도주의자)의 대척점에 서 계신분들" 이란거에 대해서 혹시 설명좀 해주실 수 있나요?

[@AngeloYeo]

음 일단 베이즈 정리 편을 보고 오시는 게 좋을 것 같습니다. Bayesian estimation에 관련된 내용입니다 ㅎ

[@dsd1610]

@@AngeloYeo 감사합니다

[@fj5258]

지인들인 친한사람들이 먼저 전화안하는 것

[@1차선정속주행]

맞다치고 틀린거 보여줄게/ 귀무에 이런 뜻이...

[@jm-px3mr]

영상 잘 봤습니다. 질문이 있는데 드려도 될까요? 제가 보던 책에서 p-value는 ‘통계적 가설검정에서 유의확률 또는 p-값을 귀무가설이 맞다고 가정할 때 얻은 결과보다 극단적인 결과가 실제로 관측될 확률’이라고 설명하는데 이해가 갈 것 같으면서도... 안 가서 답답하네요... 먼가 톡 찌르면 이해가 될 것 같은데 도와주실 수 있나요 ㅠㅠ?

[@AngeloYeo]

후... 책의 설명은 완벽 그 자체인데요 ... 혹시 어느 부분이 잘 이해가 안되시는지 설명 해주실 수 있으실까요 😅😅😅 제가 p-value 영상을 안만들긴 했죠 ... 일단은 제가 글로 정리했던 내용을 공유드릴게요 ! angeloyeo.github.io/2020/03/29/p_value.html

[@AngeloYeo]

혹시 그래도 추가 설명이 더 필요하다 싶으시면 말씀해주세요~

[@jm-px3mr]

@@AngeloYeo 아 진짜 리액션 보고 엄청 웃었네요 ㅋㅋㅋ 분명히 어느 부분에서 제가 제대로 개념을 이해하지 못해 그게 누적되어 소화불량이 났기 때문에 이럴 겁니다 ... 공유해주신 글을 읽고 정리한 생각인데요. 공돌이님 F-value 설명 중에 하나의 모집단이더라도 정말 '극히 드문 희귀한 확률'로 세 개의 표본집단이 지들끼리만 뭉쳐있을 때를 색칠해서 보여주셨었는데요. 그런 극히 드문 경우가 제가 말씀드린 책에서 나온 '귀무가설(하나의 모집단에서 추출됐다)이 맞다고 가정할 때 얻은 결과보다 / 극단적인 결과가 실제로 관측될 확률'인 걸까요? 0.05는 그만큼 또 적은 확률이고 글에서 공유해주신 것처럼 표본의 크기가 크거나 효과가 클수록 점점 볼록해질테니까요. 제가 작은 따옴표 한 부분에서 일부러 / 을 그은 이유가 '귀무가설이 맞다고 가정할 때 얻은 결과'라는 것이 추출하였을 때 흔히 일반적으로 나타나는 경우를 뜻하고, 이보다 '극단적인 결과'가 제가 인용했던 빨,노,파 집단이 지들끼리만 뭉쳐있을 경우를 뜻하는 이 두 결과를 나누고 싶어서 표기한 것인데요. 제대로 잘 이해했는지, 잘 설명했는지 모르겠네요. 무튼 읽어주셔서 감사합니다!

[@kiyongkim3303]

귀무가설이 맞다고 가정할 때 따라나오는 설명과 맞지 않는 결과가 실제로 관측될 확률

[@신덕여왕]

설명 오류

[@leeyumi6045]

3:45

[@오이-j8p]

저희 교수님 보다 더 잘알려주세요

[@2448su]

귀두가설 ㄷㄷ

[@AngeloYeo]

으악