국어 맞춤법 참고 자료

 

제목	설명(인용)	출처
IT 글쓰기와 번역 노트	IT 기술 문서 및 서적을 집필/번역/교정하면서 얻은 경험/정보/지식을 공유합니다.	전뇌해커
[우리말 바루기] ‘대로’의 띄어쓰기	명사 뒤에서는 붙여 쓰고, 그 외에는 띄어 쓴다고 생각하면 쉽다. 다만 ‘그런대로’ ‘되는대로’는 한 단어로 붙여 쓴다.	중앙일보
[말벗 글벗] 품사에 따른 띄어쓰기	'집을 대궐만큼 크게 짓다'처럼 조사일 때는 앞말에 붙여 쓴다. 반면 '노력한 만큼 대가를 얻다' '주는 만큼 받아 오다'에서 '만큼'은 의존명사이므로 앞말과 띄어 써야 한다. 의존명사는 명사이지만 홀로 쓰이지 못하고 늘 용언의 관형사형('노력한' '주는') 뒤에 온다.	매일경제
찾아보다, 힘들어하다, 걸맞은, 주다, 가져오다	자동차를 수리해 주다. 숙제를 대신 해 주었다. 만화책을 학교에 가져오다. 인류의 문화생활에 엄청난 변화를 가져왔다.	안영회습작
[우리말 바루기] 그때마다 다른 ‘간’의 띄어쓰기	‘간(間)’은 시간을 나타낼 때는 붙여 쓴다. 즉 ‘이틀간’ ‘보름간’ ‘한 달간’처럼 시간이나 동안을 나타내는 말이 앞에 올 때는 붙여 써야 한다. 그러나 ‘간’이 거리를 나타낼 때는 띄어 쓴다. 즉 ‘서울과 부산 간’ ‘부모와 자식 간’처럼 한 대상에서 다른 대상과의 거리나 관계를 의미할 때는 띄어 써야 한다.	중앙일보
한국인도 헷갈리는 숫자 띄어쓰기	1 일, 1 주, 1 개, 1 대 띄어쓰기 단위를 나타내는 명사가 아라비아 숫자 뒤에 붙을 때에도 붙여 쓸 수 있게 허용되었습니다. 붙여 쓰는 것이 가독성이 높아 실제로 붙여 쓰는 경우가 많다는 점을 고려한 것이라고 합니다.  3 시간(원칙)/ 3시간(허용) 60 킬로미터(원칙)/ 60킬로미터(허용) 10 명(원칙)/ 10명(허용)	매주한책
‘첫번째’ ‘첫 번째’ 올바른 띄어쓰기는?	‘첫’은 관형사이고 ‘번째’는 차례나 횟수를 나타내는 의존명사입니다. 따라서 ‘첫 번째’로 띄어 써야 맞습니다. 하지만 ‘순서가 가장 먼저인 차례’의 뜻을 나타내는 ‘첫째’는 한 단어이므로 붙여 써야 합니다. 단위를 나타내는 명사는 그 앞의 수 관형사와 띄어 씁니다. 따라서 ‘십오 년’으로 띄어 쓰는 것이 맞습니다. 다만 수 관형사가 아라비아 숫자로 나타날 경우 붙여 쓸 수 있습니다. 따라서 ‘15 년(원칙)/15년(허용)’으로 쓸 수 있습니다. '띄어쓰기'는 한 단어지만 '띄어쓰다'는 틀리고 '띄어 쓰다'나 '띄어쓰기하다'라고 해야 맞습니다. 한자어인 '독서'는 괜찮지만 한글로 풀어 쓴 '책읽기'는 안 되고 '책 읽기'로 써야 합니다.	머니투데이

가설 검정 학습 내용 요약

출처: 위키백과

1. 통계적 추론
• 추론 통계 또는 추론 통계학(inferential statistics)으로 불린다. 
• 기술 통계학(descriptive statistics)과 구별되는 개념
• 도수 확률(frequency probability)과 사전 확률(prior probability)을 기반으로 하는 베이즈 추론의 두 학파가 있다.
• 추정(estimation)과 가설 검정(hypothesis test)으로 나눌 수 있다.
2. 가설 검정
• 통계적 가설 검정(statistical hypothesis test)
• 모집단 실제의 값이 얼마가 된다는 주장과 관련해, 표본의 정보를 사용해서 가설의 합당성 여부를 판정하는 과정
• 가설 검정 또는 가설검증(hypothesis test)이라고 부르는 경우도 많다.
3. 통계적 가설
• 하나의 특정 주장을 모수를 이용해 나타낸 형태를 지칭
• 귀무가설(Null hypothesis ,H0, 영가설)과 이와 반대에 있는 대립가설(Alternative hypothesis,H1)로 나타낸다.
4. 가설 검정 5단계 절차
1. 유의수준의 결정, 귀무가설(H0)과 대립가설(H1) 설정
2. 표집(sampling) 및 검정통계량의 설정
3. 기각역의 설정
4. 검정통계량 계산 및 영가설 확인
5. 통계적인 의사결정
5. 귀무가설과 대립가설 설정
• 양측 검정(two-sided test, two-tailed test)
• 기각 영역(rejection region)이 양쪽에 있는 것이고, 그러므로 유의수준도 양 극단으로 갈라져 한쪽의 면적이 절반이 된다.
• 단측 검정(one-sided test)
• 좌측 검정(lower tailed test)
• 우측 검정(upper tailed test)
6. 1종 오류와 2종 오류
• 1종 오류 - 귀무가설을 잘못 기각하는 오류
• 거짓 양성 또는 알파 오류라고도 한다.
• 2종 오류 - 귀무가설을 잘못 채택하는 오류
• 거짓 음성 또는 베타 오류라고도 한다.
7. 검정력
• 대립가설이 사실일 때, 이를 사실로서 결정할 확률이다.
8. T 테스트
9. 유의 확률
• 유의 확률(有意 確率, 영어: significance probability, asymptotic significance) 또는 p-값(영어: p-value, probability value)은 귀무가설이 맞다고 가정할 때 얻은 결과보다 극단적인 결과가 실제로 관측될 확률이다.
• p-값(p-value)은 귀무 가설(null hypothesis)이 맞다는 전제 하에, 표본에서 실제로 관측된 통계치와 '같거나 더 극단적인' 통계치가 관측될 확률이다. 여기서 말하는 확률은 '빈도주의' (frequentist) 확률이다.
10. 노름공간
11. t값
12. 자유도
13. 통계적 유의성
• 검정통계량은 표본 크기의 함수이므로 표본 크기가 커질수록 검정통계량의 값은 커져서 실질적으로는 유의성이 없어도 통계적으로는 유의한 것으로 판정될 수 있다. 이때의 오류는 1종오류가 된다. 즉, 통계적 유의성은 오류가능성을 동반한다.