[10.분석 플랫폼] 모델 검정 공부하기 - 이항 검정
자 재미있는 통계 공부시간입니다 지난 편에서 카이제곱을 다뤘습니다. 제조업·서비스업을 성사·무산으로 갈라 놓은 칸 네 개짜리 표가 예시였죠. 그런데 실무에서 제일 자주 만나는 표는 칸이 네 개도 아닙니다. 두 개예요. 맞고 틀림. 이게 끝입니다. 예측이 맞았나 틀렸나. 딜이 성사됐나 무산됐나. 주가가 올랐나 내렸나. 전부 이 모양입니다. 오늘은 이런 표를 재는 자를 봅니다. 이항이 무슨 말인가 결과가 두 가지뿐이라는 뜻입니다. 두 항. 앞면/뒷면, 맞음/틀림, 성사/무산. 중간이 없는 경우죠. 그러니까 위에서 본 칸 두 개짜리 표가 곧 이항입니다. 이름이 좀 어려워서 그렇지 우리 수학의 정석에서 배웠던 개념이지요. 물론 기억이 잘 안나는게 당연합니다! 저도 어지간하면 그렇거든요 ㅎㅎ 분포와 검정, 둘을 갈라 놓고 봅시다 "이항분포"와 "이항검정"이 둘 다 나오는데, 역시 분포를 해석하는 하나의 세트입니다. 이항분포 : 찍었을 때 100번 중 몇 번 맞는지 그 확률을 전부 그려 놓은 것. 데이터가 없어도 그릴 수 있습니다 - 측정하는 눈금 이항검정 : 그 눈금 위에 내 결과를 놓고 "여기가 얼마나 드물게 나오는 위치인가"를 읽는 것 지난 편도 똑같은 구조였습니다. 카이제곱분포가 눈금이었고 카이제곱검정이 거기에 대보는 일이었죠. 앞으로 나오는 자들도 대부분 이 짝으로 되어 있습니다. ★ 분포는 미리 그려 둔 눈금, 검정은 거기에 내 숫자를 대보는 행위입니다. 그럼 "정확"은? 겸손을 떠는 이름이 아니라 계산 방식을 그대로 적어 놓은 이름입니다. 영어를 보면 조금 더 정확? 하게 이해가 갈 수 있습니다. Exact Binomial Test 입니다. Correct가 아니지요. 하나, 오늘 풀 문제 모델을 하나 만들었다고 해봅시다. 딜이 성사될지 무산될지를 예측하는 모델입니다. 100건에 대해 예측을 시켰더니 62건을 맞혔다고 예를 들어봅니다. 예측 100건 중 맞음...