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10/12/15 11:06
그러니까, 어떤 가정이 있고, 그 가정하에 저런 결과가 나올 확률이 예를들면 5%미만이면 그 가정을 버리는 과정입니다.
예를들어, 어떤 이상하게 생긴 동전이 있는데, 제 가정은 앞면나올 확률 = 뒷면나올 확률 = 0.5라고 두고, 동전을 던지는 겁니다. 그래서 뒷면만 10번이 나왔다고 하면 0.5^10 해서 0.001의 확률이 되고, 이는 0.5라는 가정이 사실일때 이런 결과가 나올 확률이 5%보다 작으므로 가정이 틀렸다고 결론짓는 것입니다. 이 경우, 뒷면이 나오는 횟수를 이용해 계산했다면 주어진 표는 likelihood라는 것이 -2log를 취하면 카이^2 분포를 갖는 것을 이용해 구한 것입니다. likelihood값과 df값(분포의 자유도값)을 이용해서, 원래 가정에 대해 이런 결과가 나올 확률(정확히는 아니지만 개념적으로)이 옆에 p-value입니다. 표를 해석하실때, 계산과정을 통해 결국 나온 값이 p-value 이고, p-value가 작을 수록(위의 예에서 p-value = 0.001) 무시해도 좋다는 정도로 해석하시면 됩니다.
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