Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- c:ms:2018:schedule [2018/04/04 08:03] – [Week05 (April 2, 4)] hkimscil
+++ c:ms:2018:schedule [2018/05/28 08:46] (current) – [Week13 (May 28, 30)] hkimscil
@@ Line 212: / Line 212: @@
 <WRAP half column>
 ===== ideas and concepts  =====
-우선 type I and type II error 다시 확인 [[:types of error]]
+[[.schedule/Week05|Week05 materials]]
-[[:z-test]]
-[[:t-test]]
-<WRAP help>
-''Q.'' Alcohol이 임산부에게 미치는 영향
-: Alcohol이 임산부에게 미치는 영향에 대해서 조사를 하는 연구자가, 임신 중의 alcohol 섭취가 태아의 몸무게에 미치는 영향에 대해서 관심을 가졌다. 이에 따라서 n = 16 의 랜덤 샘플 쥐가 구해졌다. 어미 쥐는 매일 일정량의 alcohol을 섭취하였다. 연구자는 이 쥐들의 새끼 중 하나씩을 선택해서 n = 16의 샘플을 취한 후 평균을 내 보았더니, $\overline{X}$ = 15 grams 이었다. 보통 쥐의 경우 평균 몸무게는 $\mu = 18$ 그램이고 $\sigma = 4$ 라는 것을 연구자는 알고 있다. 연구자는 alcohol의 영향력을 어떻게 테스트해야 할까?
-</WRAP>
-[[https://www.easycalculation.com/statistics/t-distribution-critical-value-table.php|T dist. table]]
-<WRAP >
-<code>> rnorm2 <- function(n,mean,sd) { mean+sd*scale(rnorm(n)) }
-> potato_sample <- rnorm2(25, 191,20)
-> rnorm2 <- function(n,mean,sd) { mean+sd*scale(rnorm(n)) }
-> rat <- rnorm2(16, 15, 4)
-> t.test(rat, mu=18, sd=4)
-	One Sample t-test
-data:  rat
-t = -3, df = 15, p-value = 0.008973
-alternative hypothesis: true mean is not equal to 18
-percent confidence interval:
-.86855 17.13145
-sample estimates:
-mean of x
->
-</code>
-</WRAP>
-<WRAP help>
-명의 SAT score. reasonable guess의 효과
-각 문항은 다섯개의 선택지가 존재한다고 할 때
-학생들이 reasonable guess를 이용하여 답을
-풀었을 때 과연 효과가 있다고 할 수 있을까?
-<WRAP col4>
-, 48, 48, 41, 34, 43, 38, 53, 41, 60, 55, 44, 43, 49, 47, 33, 47, 40, 46, 53, 40, 45, 39, 47, 50, 53, 46, 53
-</WRAP>
-</WRAP>
-. . .
-<WRAP>
-<code>> sec12.9 <- c(58, 48, 48, 41, 34,
-, 38, 53, 41, 60, 55, 44, 43, 49, 47,
-, 47, 40, 46, 53, 40, 45, 39, 47, 50,
-, 46, 53)
-> mean(sec12.9)
-[1] 46.21429
-> sqrt(var(sec12.9))
-[1] 6.729466
-> length(sec12.9)
-[1] 28
-> t.test(sec12.9, mu=20)
-	One Sample t-test
-data:  sec12.9
-t = 20.6128, df = 27, p-value < 2.2e-16
-alternative hypothesis: true mean is not equal to 20
-percent confidence interval:
-.60487 48.82370
-sample estimates:
-mean of x
-.21429
-> num <- mean(sec12.9)-20
-> # num = difference
-> denum <- sqrt(var(sec12.9))/sqrt(length(sec12.9))
-> # denum <- std error
-> tvalue <- num/denum
-> tvalue
-[1] 20.61277
-</code>
-</WRAP>
-t test summary
-  * 차이(difference)와 연관(association)의 가설 중 차이의 가설에서
-  * 독립변인(independent variable)의 attributes가 2개의 종류일 때 t-test를 한다.
-    * remind: see [[:hypothesis]], [[:types of variable]], [[:level of measurement]]
-  * 차이를 알아보는 상황을 정리해 보면 (두 개의 그룹 간) see [[:t-test]]
-    * Population vs. sample의 차이
-      * population with known $\mu$ and $\sigma$
-      * population with known $\mu$, but unknown $\sigma$
-    * two samples 간의 차이
-      * 두 그룹 간의 비교
-        * 남/녀 간의 게임적응 능력 차이
-    * one sample 의 시간을 둔 차이
-      * 약을 먹고 나타나는 효과
 </WRAP>
 <WRAP half column>
-Chapter 1. should be familiarized.
-Chapter 2.
-<code>?trees</code> will explain what the data set is.
-<code>Description
-This data set provides measurements of the girth,
-height and volume of timber in 31 felled black
-cherry trees. Note that girth is the diameter of
-the tree (in inches) measured at 4 ft 6 in above
-the ground.
-Usage
-trees
-Format
-A data frame with 31 observations on 3 variables.
-[,1]	Girth	 numeric	 Tree diameter in inches
-[,2]	Height	 numeric	 Height in ft
-[,3]	Volume	 numeric	 Volume of timber in cubic ft
-</code>
-평균
-<code>mean(trees$Volume)</code>
-분산
-<code>var(trees$Volume)</code>
-<WRAP box important>
-분산 s<sup>2</sup>은 자료의 제곱합을 n이 아닌 n-1로 나누어 구하는데, 그 이유는 수학적으로 n-1로 나눈 s<sup>2</sup>의 기대값이 모분산 $ \sigma^{2} $ 과 일치하기 때문이다(([[:why n-1]] 참조)).
-</WRAP>
 ===== Assignment =====
 Quiz 1 on the next Wednesday
 </WRAP>
@@ Line 352: / Line 222: @@
 <WRAP half column>
 ===== ideas and concepts  =====
-중간고사 기간 중 퀴즈
+Quiz on April 11
-이후 2 주 후 퀴즈 범위는 양분, 증가
-Confidence Interval in [[:t-test]] and [[:confidence interval]]
 [[:ANOVA]]
 [[:Repeated Measure ANOVA]]
@@ Line 462: / Line 328: @@
 </WRAP>
 <WRAP half column>
+[[:r:t-test|t-test in r]]
+[[:r:anova]]
+  * [[:r:oneway anova]] in r
+  * [[:r:twoway anova]] in r
+[[:r:linear regression]] in r
+[[:r:multiple regression]] in r
 ===== Assignment =====
 </WRAP>
@@ Line 471: / Line 344: @@
 <WRAP half column>
 ===== Assignment =====
-</WRAP>
+===== Announcement =====
+Quiz: 6/4
-====== Week14 (June 4, 6) ======
-<WRAP half column>
-<fc #ff0000>6일 현충일</fc>
-In continuation with [[:ANOVA]], [[:Factorial ANOVA]]
-[[:Repeated Measures ANOVA]]
-[[:post hoc test]]
-[[:Effect size for ANOVA]]
-</WRAP>
-<WRAP half column>
-Quiz:
   * [[:t-test]]
   * F-test
@@ Line 490: / Line 352: @@
     * [[:Repeated Measures ANOVA]]
     * [[:Effect size for ANOVA]]
+  * Regression
+    * [[:correlation]]
+    * [[:regression]]
+    * [[:multiple regression]]
 기본적으로 위를 포함하지만, 위를 이해하기 위해서는
   * [[:standard deviation]]
@@ Line 503: / Line 369: @@
 또한 위를 포함하는 교재의 범위는
-  * Ch 12: 신뢰한계에 대해서는 수업중에 다루지 않았으므로 제외합니다. 단, 마지막 퀴즈에서는 다루겠습니다.
+  * Ch 4: one sample t-test
-  * Ch 13, Ch 14
+  * Ch 5: paired sample t-test
-  * <del>Ch 15:</del>
+  * Ch 7: two sample t-test
-  * Ch 16:
+  * Ch 12: one-way ANOVA
-    * 단일하지 않은 표본크기 포함
+  * Ch 14: two-way ANOVA
-    * 다중비교(post hoc 혹은 multiple comparison techniques) 포함 (단 퀴즈에서 수학적인 것은 다루지 않습니다).
+  * Ch 9: correlation analysis
-    * 효과크기 중 에타제곱에 해당하는 부분만 포함
+  * Ch 10: simple linear regression
-    * 결과보고하기 포함 (다루지 않았으나 숙지하시기 바랍니다)
+  * Ch 11: multiple regression
-  * Ch 17 (factorial)
+</WRAP>
-    * 효과크기 중 에타제곱이 아닌 부분은 (r-가족, 오메가 제곱 등) 제외
-    * 17.7 제외
+====== Week14 (June 4, 6) ======
-    * 17.8, 17.9 포함
+<WRAP half column>
-  * Ch 18 (repeated measures anova)
+<fc #ff0000>6일 현충일</fc>
+In continuation with [[:ANOVA]], [[:Factorial ANOVA]]
+[[:Repeated Measures ANOVA]]
+[[:post hoc test]]
+[[:Effect size for ANOVA]]
+</WRAP>
+<WRAP half column>
 </WRAP>