# 귀무가설 ## 개요 **귀무가설**(Null Hypothesis)은 통계학에서 가설 검정의 출발점이 되는 기본적인 가설로, 일반적으로 "효과가 없다", "차이가 없다", "상관이 없다"는 주장을 담고 있다. 기호로는 보통 **H₀** (H-zero 또는 H-nought)로 표기하며, 연구자가 검정을 통해 기각하거나 기각하지 못할 가능성을 가진 가설이...

# 유의수준 ## 개요 **유의수준**(significance level)은 통계학에서 **가설검정**(hypothesis testing)을 수행할 때 사용하는 기준값으로, 귀무가설($H_0$)이 참일 경우에도 이를 기각할 수 있는 허용 가능한 오류의 확률을 의미한다. 일반적으로 그리스 문자 알파(α)로 표기되며, 주로 **0.05**, **0.01**...

# 비표준화 베타계수 ## 개요 **비표준화 베타계수**(Unstandardized Beta Coefficient)는 회귀분석에서 독립변수(설명변수)가 종속변수(반응변수)에 미치는 영향의 크기를 나타내는 통계량 중 하나로, 변수들의 원래 측정 단위를 유지한 상태에서 추정된 회귀계수를 의미한다. 일반적으로 회귀분석 결과 출력 시 **B** 또는 **β**...

# 베타값 ## 개요 통계학, 특히 **회귀분석**(Regression Analysis)에서 **베타값**(Beta value, β)은 독립변수(설명변수)가 종속변수(반응변수)에 미치는 영향의 크기와 방향을 나타내는 중요한 계수입니다. 베타값은 회귀 모형의 해석에서 핵심적인 역할을 하며, 변수 간의 관계를 정량적으로 평가하는 데 사용됩니다. 이 문서에서...

# 회귀 계수 회귀 계수(Regression Coefficient)는 회귀분석에서 독립변수(설명변수가 종속변(반응변수에 미치는 영향의 크기와 방을 나타내는 통계량이다. 회귀 계수는귀 모형의심 요소로, 데이터 기반으로 변수 간의 관계를 정량적으로 해석하고 예측하는 데 핵심적인 역할을 한다. 본 문서에서는 회귀 계수의 정의, 종류, 해석 방법, 추정 방식, ...

# 등분산성 ## 개요 **등분산**(homoscedasticity)은 통계학에서 회귀 분석 분산 분석(ANOVA), t-검정 등 여러 통계적 추론 방법의 핵심적인 **통계적 가정** 중 하나입니다. 이 가정은 모델의 오차 또는 잔차(residuals)의 분산이 독립 변수의 모든 수준이나 관측값에 관계없이 **일정하다**는 것을 의미합니다. 반대로, 분...

# 회귀 방정식 개요 **회귀 방식**(Regression Equation)은 통학에서 두 개 이상의 변수 간의 관계를 수학적으로 모델링하여, 한 변수의 값을 다른 변수의 값을 기으로 예측하는 사용되는 수식입니다. 주로 독립 변수(independent variable)와 종 변수(dependent variable) 사이의관 관계를 분석하고, 이를 바탕...

# A/B 테스트 ## 개요 **A/B 테스트**(A/B Testing)는 두 개 이상의 변형(예: 버전 A와 버전 B)을 비교하여 어떤 것이 더 나은 성과를 내는지 판단하는 **통계적 가설 검정 방법**입니다. 주로 웹사이트, 모바일 앱, 마케팅 캠페인, 제품 기능 등에서 사용자 행동에 미치는 영향을 분석하기 위해 활용되며, 데이터 기반 의사결정(Da...

# p-값 ## 개요 **p-값**(p-value)은 통계적 가설 검정에서 귀무 가설(null hypothesis)이 참일 경우, 관측된 데이터 또는 그보다 더 극단적인 결과가 발생할 확률을 나타냅니다. 이 값은 연구자가 귀무 가설을 기각할지 여부를 판단하는 기준으로 사용되며, 일반적으로 0.05 또는 0.01과 같은 유의 수준(significance l...