# FWER ## 개요 **FWER**(Family-Wise Error Rate, 족별 오류율)은 다중 가설 검정(multiple hypothesis testing)에서 중요한 개념으로, **적어도 하나의 귀무가설을 잘못 기각할 확률**, 즉 **적어도 하나의 제1종 오류(Type I error)를 범할 확률**을 의미합니다. 단일 가설 검정에서는 제1...
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"FWER"에 대한 검색 결과 (총 5개)
# 카를로 에밀리오 본페로니 ## 개요 **카를로 에밀리오 본페로니**(Carlo Emilio Bonferroni, 1892년 1월 28일 – 1960년 8월 18일)는 이탈리아의 수학자이자 통계학자로, 현대 통계학에서 널리 사용되는 **본페로니 보정**(Bonferroni correction)의 이름을 남긴 인물이다. 그는 확률론, 통계적 추론, 그리...
# 다중 비교 문제 ## 개요 **다중 비교 문제**(Multiple Comparisons Problem)는 통계학에서 여러 개의 가설을 동시에 검정할 때 발생하는 오류 확률의 증가 현상을 의미합니다. 일반적으로 하나의 가설 검정에서는 제1종 오류(귀무가설이 참인데 기각하는 오류)의 확률을 유의수준(예: α = 0.05)으로 제어합니다. 그러나 여러 개...
# 총제1종오류율 ## 개요 **총제1종오류율**(Familywise Error Rate, 이하 FWER)은 다중 가설 검정(multiple hypothesis testing) 상황에서 발생할 수 있는 통계적 오류를 관리하기 위한 핵심 개념이다. 단일 가설 검정에서는 제1종오류(Type I error)의 확률을 유의수준(예: α = 0.05)로 제어하지...
# 본페로니 보정 ## 개요 **본페로니 보정**(Bonferroni correction)은 다중 비교 문제(multiple comparisons problem)에서 제1종 오류(Type I error, 귀무가설이 참인데 기각하는 오류)의 발생 확률을 제어하기 위해 널리 사용되는 통계적 방법이다. 여러 통계 검정을 동시에 수행할 경우, 전체적으로 제1종...