예제: 데이터 벡터의 Z 점수
모집단 표준 편차가 알려진 정규 분포 데이터의 벡터에 대한 Z 통계를 계산합니다.
1. 분석할 데이터 집합을 정의합니다.
2. 표본 평균 m_s를 계산합니다.
3. 유의 수준, 모집단 표준 편차 및 추정 모집단 평균을 정의합니다.
4. z 점수를 계산합니다.
5. 양쪽 꼬리 검증의 귀무가설과 대립가설을 기술합니다.
H0: m= μ
H1: m≠ μ
6.
pnorm 함수를 사용하여 p 값을 계산하고 가설을 검증합니다. 이 예에서 귀무가설이 참이고 사용자가 H0을 거부하지 않으면 모든 부울 식은 1로 계산됩니다.
귀무가설이 참이라고 가정하면 테스트 통계가 관측 통계보다 클 확률이 4.11*10-10입니다. p-value와 유의 수준을 비교해 보면 대립가설이 참이라는 증거가 있다는 것을 알 수 있습니다.
7.
qnorm 함수를 사용하여 임계 영역의 한계를 계산하고 가설을 검증합니다.
귀무가설을 거부합니다. 평균이 μ와 같다는 증거가 없습니다.
8.
dnorm 함수를 사용하여 표준 정규 분포(파랑), 임계 영역의 경계(빨강) 및 z 점수(녹색)를 계산한 다음 도표에 표시합니다.
