c:ms:2024:schedule
Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
Both sides previous revisionPrevious revisionNext revision | Previous revision | ||
c:ms:2024:schedule [2024/03/25 08:54] – [Week05] hkimscil | c:ms:2024:schedule [2024/05/08 08:48] (current) – [Week09] hkimscil | ||
---|---|---|---|
Line 418: | Line 418: | ||
</ | </ | ||
<WRAP half column> | <WRAP half column> | ||
+ | {{: | ||
+ | 아래 두번째 그림은 population의 평균이 102 일 때 | ||
+ | 400명을 (1600명이 아니라) 샘플로 취했을 때의 | ||
+ | 샘플평균들의 집합을 그린것입니다. | ||
+ | {{: | ||
+ | |||
===== Assignment ===== | ===== Assignment ===== | ||
+ | ===== Announcement Quiz 01 ===== | ||
다음 주 수요일 (5주차 두번째시간) 퀴즈 있습니다. | 다음 주 수요일 (5주차 두번째시간) 퀴즈 있습니다. | ||
퀴즈 범위는 | 퀴즈 범위는 | ||
Line 446: | Line 453: | ||
====== Week05 ====== | ====== Week05 ====== | ||
<WRAP half column> | <WRAP half column> | ||
- | ===== Announcement Quiz 01 ===== | ||
<WRAP box> | <WRAP box> | ||
</ | </ | ||
Line 487: | Line 493: | ||
</ | </ | ||
<WRAP half column> | <WRAP half column> | ||
+ | ===== Assignment ===== | ||
+ | |||
+ | </ | ||
+ | |||
< | < | ||
##### | ##### | ||
Line 497: | Line 507: | ||
m.tg <- mean(treated.group) | m.tg <- mean(treated.group) | ||
m.tg | m.tg | ||
+ | |||
+ | # H1: m.tg =\ mu.pop (100) ? | ||
+ | # H0: if m.tg =\ mu.pop (100) | ||
+ | # then | ||
+ | # n=16 Xbar ~ N(mu.pop, 25/4) | ||
+ | # 즉 Xbar집합의 분산은 6.25 | ||
+ | # 표준편차는 (표준오차, | ||
+ | # 따라서 Xbar 집합의 평균을 중심으로한 | ||
+ | # 95% 범위는 pop.mu +- 2*(se) | ||
+ | # 즉, 100중 95는 95 ~ 105 사이에서 샘플의 평균이 나와야 함 | ||
+ | # 즉, m.tg는 위의 범위에서 나와야 함. 그러나 | ||
+ | # 나머지 5%는 95 밑이나 105 위에서 나올 수도 있음 | ||
+ | # 그런데, m.tg = 113.0706 | ||
+ | # 이를 근거로 영가설을 부정하고 | ||
+ | # 검증하고자 하는 연구가설을 채택함 | ||
+ | # 즉, treated group 과 모집단의 평균은 다르다. 혹은 | ||
+ | # treated group은 모집단에서 추출될 수 있는 샘플이 아니라 | ||
+ | # 다른 모집단에 속한 샘플이다 (95% 확신, 5% 에러마진) | ||
+ | se <- sqrt((sd.pop^2)/ | ||
+ | qnorm(0.975, | ||
+ | # [1] 104.8999 | ||
+ | qnorm(0.025, | ||
+ | # [1] 95.10009 | ||
+ | |||
+ | # 그렇다면 mu.tg 값이 나올 확률은 몇일까? | ||
+ | pnorm(mu.tg, | ||
+ | # [1] 0.9999999 | ||
+ | sscore <- (m.tg-mu.pop)/ | ||
+ | sscore | ||
+ | # [1] 5.22823 | ||
+ | 1-pnorm(sscore, | ||
+ | # [1] 8.557037e-08 | ||
+ | a <- 1-pnorm(sscore, | ||
+ | b <- pnorm(-sscore, | ||
+ | a | ||
+ | # [1] 8.557037e-08 | ||
+ | b | ||
+ | # [1] 8.557037e-08 | ||
+ | a+b | ||
+ | # [1] 1.711407e-07 | ||
# install.packages(" | # install.packages(" | ||
Line 528: | Line 578: | ||
</ | </ | ||
- | ===== Assignment ===== | + | < |
+ | > z.test(treated.group, | ||
+ | |||
+ | One-sample z-Test | ||
+ | |||
+ | data: treated.group | ||
+ | z = 5.2282, p-value | ||
+ | alternative hypothesis: true mean is not equal to 100 | ||
+ | 95 percent confidence interval: | ||
+ | | ||
+ | sample estimates: | ||
+ | mean of x | ||
+ | | ||
+ | |||
+ | > | ||
+ | # 위에서 . . . . z 값이 +_2 밖이면 영가설을 부정하고 | ||
+ | # 연구가설을 채택하게 된다 | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | # 샘플 숫자가 작을 경우 위의 +-2 점수가 정확하지 | ||
+ | # 않기 때문에 보정을 해주게 된다. 이 보정된 값은 | ||
+ | # 샘플의 숫자에 따라서 (degrees of freedom) 달 | ||
+ | # 라지게 된다 | ||
+ | </ | ||
+ | [[: | ||
+ | [[:t distribution table]] | ||
+ | [[: | ||
- | </ | ||
====== Week06 ====== | ====== Week06 ====== | ||
Line 557: | Line 634: | ||
<WRAP half column> | <WRAP half column> | ||
[[./ | [[./ | ||
+ | < | ||
+ | # pnorm | ||
+ | # qnorm | ||
+ | # pt | ||
+ | # qt | ||
+ | percentage <- .975 | ||
+ | df <- 99 | ||
+ | t.critical <- qt(percentage, | ||
+ | t.critical | ||
+ | |||
+ | t.calculated <- 3.6 | ||
+ | df <- 8 | ||
+ | pt(t.calculated, | ||
+ | |||
+ | </ | ||
===== Announcement ===== | ===== Announcement ===== | ||
===== Assignment ===== | ===== Assignment ===== | ||
</ | </ | ||
+ | |||
====== Week07 ====== | ====== Week07 ====== | ||
Line 611: | Line 704: | ||
===== 8주차 퀴즈 ===== | ===== 8주차 퀴즈 ===== | ||
8주차 정기시험기간 중에 2차 퀴즈 | 8주차 정기시험기간 중에 2차 퀴즈 | ||
- | * 4월26일, | + | * 시간 |
+ | * 09:00 ~ (A, B교시) | ||
* 범위 | * 범위 | ||
* 처음부터 One-way ANOVA test with post hoc test 까지 (R square에 대한 설명포함) | * 처음부터 One-way ANOVA test with post hoc test 까지 (R square에 대한 설명포함) | ||
Line 635: | Line 729: | ||
====== Week08 ====== | ====== Week08 ====== | ||
시험기간 | 시험기간 | ||
- | 보강영상 수업 | ||
====== Week09 ====== | ====== Week09 ====== | ||
Line 694: | Line 787: | ||
===== Assignment ===== | ===== Assignment ===== | ||
- | 그룹 assignment week09 | ||
- | {{: | ||
- | {{: | ||
- | 과제 첫 번째 문제는 Repeated measure ANOVA 입니다. Factorial ANOVA가 아닙니다. | ||
- | < | ||
- | patient drug1 drung2 drug3 | ||
- | 1 30 28 16 | ||
- | 2 14 18 10 | ||
- | 3 24 20 18 | ||
- | 4 38 34 20 | ||
- | 5 26 28 14 | ||
- | </ | ||
- | edited | ||
- | ms.23.ga.w09.anova | ||
- | - 위 데이터를 엑셀과 같은 스프레드시트 프로그램에 입력하고 F-test를 직접 계산하세요. | ||
- | * < | ||
- | * 과제는 ms.23.ga.groupID.w09.anova.by.hand.xlsx 파일에 < | ||
- | - {{: | ||
- | * 위 파일을 다운로드 받아서 anova test를 직접 계산하세요. | ||
- | * 계산한 결과를 ms.23.ga.groupID.w09.twoway.anova.by.hand.xlsx 파일이름으로 저장하여 업로드하세요. | ||
- | - {{: | ||
- | - 조원과 의논하여 아래를 수행하세요 | ||
- | * Indepdent sample t-test 를 수행할 가설을 전공과 관련하여 만드세요. | ||
- | * Oneway ANOVA 를 수행할 가설을 전공과 관련하여 만드세요. | ||
- | * Repeated measure ANOVA 를 수행할 가설을 전공과 관련하여 만드세요. | ||
- | * Twoway ANOVA 를 수행할 가설을 전공과 관련하여 만드세요. | ||
- | * ms.23.ga.groupID.w09.making.hypothesis.odc 와 같은 파일 이름으로 저장하여 업로드하세요 | ||
- | ---- | ||
- | ===== 소희학생 과제 ===== | ||
- | * 아래를 수행하세요. 소희학생은 group 13으로 되어 있어서 group 13으로 올리시기 바랍니다. | ||
- | * [[: | ||
- | * 각 가설의 독립변인과 종속변인을 ([[:types of variables]]) 기술하세요. | ||
- | * 각 변인의 측정수준을 ([[:level of measurement]]) 기술하세요. | ||
- | * 아래를 수행하세요 | ||
- | * R에서 ''? | ||
- | * supp를 독립변인으로 하여 가설을 만들고, R에서 검증한 후 (t-test) 결과를 출력하고 (출력은 fixed font로 해야 합니다), 이를 해석하세요. | ||
- | * dose를 독립변인으로 하여 가설을 만들고, R에서 검증을 한 후에 결과를 출력하고, | ||
- | * supp와 dose를 동시에 독립변인으로 하여 R에서 검증을 한 후에 결과를 출력하고, | ||
- | * 과제는 | ||
- | * 파일이름은 ga.g13.w09.hypothesis.testing.docx 로 하여 과제파일을 올리세요. | ||
</ | </ | ||
c/ms/2024/schedule.1711324441.txt.gz · Last modified: 2024/03/25 08:54 by hkimscil