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 통계학 책을 볼 때, 가장 많이 포기하는 단계라는 t분포와 t test에 대해서 알아보자.
-t분포
+=====t분포=====
 고셋 student
 기네스 맥주. 킹스맨 자료화면
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 미만 이상 t vs normal 그래프 비교
+모분산을 알 수 없고 표본 크기가 작을 때, 정규분포를 이용해서 추정 또는 검정을 하면 결과가 틀릴 수 있다.
+꼬리가 두꺼운 곡선
+=====평균비교=====
 지난 시간에 살펴보았듯이, 표본평균은 수 없이 가능한 경우 중에 한가지 실현값일 뿐이기 때문에 점추정만으로 결정할 수는 없다. 그래서 신뢰구간을 통해서 가늠 했다.
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 번은 진짜 차이가 있다고 할 수 있을까?
+테스트(실험)을 한다는 것을 두 가지로 분류해 볼 수 있다. 대응 있는/없는
+대응이 없는 두 집단
+표본평균을 단순히 추측할 때는 모수(평균)값이 정해진 값이기 때문에 쉽게 검토할 수 있었다.
+두 집단의 평균을 비교할 때는? 두 집단 어느 쪽도 불명확하기 때문에 확실하지 않다.
+평균의 차이 라는 것의 분포를 생각해 보면, 평균의 차이가 0인지 아닌지 (신뢰구간에 포함되는지 아닌지)를 알아보면 된다.
+분산이 같을 때 - 다를 때
+등분산은 F검정으로 한다
+대응이 있는.
+표본평균의 차이가 아닌, '개별의 차이'의 표본분포를 생각하면 된다.
 회귀분석에서의 해석