추론통계와 카지노 게임 사이트검정
통계학은 데이터로부터 의미 있는 결과를 도출하는 학문으로. 최근 데이터 과학의 부상과 함께 통계학의 중요성도 다시 주목받고 있다. 통계학은 크게 기술 통계와 추론 통계 등으로 나뉘며, 기계 학습을 통해 예측 모델을 만드는데에도 통계학이 활용되고 있다.
기술 통계는 데이터 자체의 특성을 파악하는 분야로 평균, 표준 편차, 분포 등이 기술 통계에 해당한다. 추론 통계는 표본을 통해 모집단을 이해하는 분야이다. 추론 통계는 모집단 전체를 대상으로 측정을 진행하기 어려운 현실적인 제약에서 수학적 방법을 활용한다. 특히 모집단에 대한 가설을 설정하고, 해당 가설이 통계적으로 얼마나 의미 있는지를 평가하는 가설검정은 추론 통계의 핵심적인 방법론이라 할 수 있다.
카지노 게임 사이트 검정은 다음과 같이 진행한다. 우선 기본 전제인귀무 카지노 게임 사이트(null hypothesis, 영카지노 게임 사이트)과 이에 반대되는대립 카지노 게임 사이트(alternative hypothesis)를 설정한다. 귀무는 없음(無, 없을 무)으로 돌아간다(歸, 돌아갈 귀)는 의미로, 귀무카지노 게임 사이트은 보통 ‘효과 없음’, ‘차이 없음’을 지칭한다. 이에 반대되는 대립 카지노 게임 사이트은 효과나 차이가 있음을 지칭한다. 카지노 게임 사이트 검정은 귀무 카지노 게임 사이트을 기각하여 대립 카지노 게임 사이트을 채택하는 방식으로 이루어진다.
이 때 가설 검정을 하는 과정에서 두 가지 오류가 발생할 수 있다.제 1종 오류는 실제로는 귀무 가설이 옳은데, 대립가설을 옳다고 판정해 발생하는 오류를 지칭한다.제 2종 오류는 실제로는 대립 가설이 옳은데, 귀무 가설이 옳다고 판정해 발생하는 오류를 지칭한다.
예를 들어 새로 개발한 약이 효과가 있는지 검정해보자. 이 때 귀무 가설은 ‘신약이 치료 효과가 없다’가 되고, 대립 가설은 ‘신약이 치료 효과가 있다’가 된다. 제 1종 오류를 범하면 약이 효과가 없는데, 효과가 있다고 잘못 판단하게 된다. 만약 제 2종 오류를 범하면 약이 효과가 있는데, 효과가 없다고 잘못 판단하게 된다.
제 1종 오류와 제 2종 오류를 모두 줄이면 좋겠지만, 현실적으로 두 오류를 모두 줄일 수는 없다. 제 1종 오류를 줄이면, 제 2종 오류가 커지고, 반대로 제 2종 오류를 줄이면 제 1종 오류가 늘어난다. 이는 동일한 임계점을 기준으로 제 1종 오류와 제 2종 오류가 일어날 가능성이 결정되기 때문이다(아래 그림 참조). 오류에 따라 발생할 부작용을 고려하면, 제 1종 오류를 줄이는 편이 더 안전하다. 약이 효과가 없는데 있다고 판정한다면, 약을 처방받은 사람들은 병이 계속 악화될테다. 그렇기 때문에 가설 검정은 제 1종 오류를 줄이는 방향으로 이루어진다.
카지노 게임 사이트 검정은 다음과 같은 과정을 거쳐 진행된다. 먼저, 모집단이 귀무 카지노 게임 사이트을 따른다고 가정한 뒤, 그러한모집단에서 현재 관측된 표본이 추출될 확률(p-value)을 계산한다. 만약 이 확률이 충분히 크다면, 귀무 카지노 게임 사이트을 유지하고 신약이 효과가 없다고 결론 내린다. 반대로 p-value가 매우 작다면, 귀무 카지노 게임 사이트을 기각하고 신약이 효과가 있다고 판단하는 것이 타당하다. 이때 귀무 카지노 게임 사이트을 기각할지 여부를 결정하는 기준을유의 수준(α)이라 하며, 보통 α = 0.05를 사용한다. 이는 귀무 가설이 참일 때 대립 가설을 잘못 채택할 확률, 즉 제1종 오류를 5% 이내로 제한한다는 의미다.
즉, 테스트 결과 신약이 어느 정도 효과가 있어 보인다고 해도, 곧바로 효과가 있다고 단정하지 않는다. 신약이 실제로는 효과가 없음에도, 단순히 우연에 의해 테스트 결과만 효과가 있는 것처럼 보일 수 있기 때문이다. 이는 제1종 오류가 발생할 가능성을 의미한다. 따라서 새로 개발한 약이 실제로는 아무런 효과가 없다고 가정하고 우리가 얻은 표본이 나타날 확률(p-value)을 계산하고, 이 값이 유의 수준(α)보다 큰지 작은지 살펴 결론을 내린다.
