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대한안전경영과학회 2008년도 춘계학술대회, 2008 Apr. 19, 2008년, pp.451 - 460
최성운 (경원대학교 산업공학과)
AI-Helper
This paper reviews nonparametric statistics by Neyman-Pearson test and Fisher test. Nonparametric statistics deal with the small sample with distribution-free assumption in multi-product and small-volume production. Two tests for various nonparametric statistic methods such as sign test, Wilcoxon te...
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| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| Fisher 검정이란 무엇인가? | Fisher 검정(Test of Significance)은 경험적 증거의 강약만을 평가하기 위해 미리 유의수준 α를 설정하지 않고 귀무가설을 기각하기 위한 강한 반증 즉 아주 작은 α를 P-Value 값으로 구하고 이용자의 연구상황에 맞춰 해석을 융통성 있게 하는 것이다. | |
| 다품종 소량생산에서는 어떤 통계를 활용하는가? | 수요자의 다양한 요구에 따라 품질 시스템도 소품종 대량생산에서 다품종 소량생산으로 급격히 변화되고 있다. 소품종 대량생산에서는 많은 데이터를 쉽게 구할 수 있어 분포를 가정하는 모수 통계(Parametric Statistics)를 주로 사용하나 다품종 소량생산에서는 소수의 데이터만을 구할 수 밖에 없어 순위, 위치, 순서에 의하고 모수 또는 분포를 가정하지 않는(Distribution-free) 비모수 통계(Nonparametric Statistics)를 활용한다. | |
| Neyman-Pearson 검정은 어떻게 구성되는가? | Neyman-Pearson 검정(Testing Hypotheses)은 연구가설에 대하여 의사결정(Decision Making)을 내리기 위하여 미리 유의수준 α값을 설정하는 방법이다. 이 방법은 ⅰ)가설 설정 ⅱ)검정관측 통계량계산 ⅲ)유의수준α 기각치에 의한 판정의 3단계로 구성된다. |
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