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[Events]
Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:00.59,0:00:02.72,Default,,0000,0000,0000,,지난 동영상에서는 여기 있는
Dialogue: 0,0:00:02.72,0:00:05.53,Default,,0000,0000,0000,,측정점 아홉 개의\N총 제곱의 합을 계산해 보았습니다
Dialogue: 0,0:00:05.53,0:00:06.03,Default,,0000,0000,0000,,측정점 아홉 개의\N총 제곱의 합을 계산해 보았습니다
Dialogue: 0,0:00:06.03,0:00:07.56,Default,,0000,0000,0000,,그리고 이 측정점 아홉 개는
Dialogue: 0,0:00:07.56,0:00:09.96,Default,,0000,0000,0000,,세 개의 집합으로 나뉘어있고
Dialogue: 0,0:00:09.96,0:00:12.90,Default,,0000,0000,0000,,일반적으로 말하면\Nm개의 집합입니다
Dialogue: 0,0:00:12.90,0:00:14.32,Default,,0000,0000,0000,,이 동영상에서는
Dialogue: 0,0:00:14.32,0:00:18.89,Default,,0000,0000,0000,,이 총제곱합의 얼마가
Dialogue: 0,0:00:18.89,0:00:22.36,Default,,0000,0000,0000,,각 집합 내 변화량 때문이며
Dialogue: 0,0:00:22.36,0:00:26.44,Default,,0000,0000,0000,,얼마가 집합 간의 변화량\N때문인지 알아보도록 하겠습니다
Dialogue: 0,0:00:26.44,0:00:28.74,Default,,0000,0000,0000,,그러면 먼저 각 집합 내\N총 변화량을
Dialogue: 0,0:00:28.74,0:00:30.05,Default,,0000,0000,0000,,그러면 먼저 각 집합 내\N총 변화량을
Dialogue: 0,0:00:30.05,0:00:33.01,Default,,0000,0000,0000,,SSW라고 하겠습니다
Dialogue: 0,0:00:33.01,0:00:35.33,Default,,0000,0000,0000,,SSW라고 하겠습니다
Dialogue: 0,0:00:35.33,0:00:36.61,Default,,0000,0000,0000,,SSW라고 하겠습니다
Dialogue: 0,0:00:36.61,0:00:40.33,Default,,0000,0000,0000,,SSW라고 하겠습니다
Dialogue: 0,0:00:40.33,0:00:41.90,Default,,0000,0000,0000,,SSW라고 하겠습니다
Dialogue: 0,0:00:41.90,0:00:46.18,Default,,0000,0000,0000,,SSW라고 하겠습니다
Dialogue: 0,0:00:46.18,0:00:47.05,Default,,0000,0000,0000,,SSW라고 하겠습니다
Dialogue: 0,0:00:47.05,0:00:48.35,Default,,0000,0000,0000,,SSW라고 하겠습니다
Dialogue: 0,0:00:48.35,0:00:51.40,Default,,0000,0000,0000,,SSW라고 하겠습니다
Dialogue: 0,0:00:51.40,0:00:53.23,Default,,0000,0000,0000,,변화량의 얼마가
Dialogue: 0,0:00:53.23,0:00:57.28,Default,,0000,0000,0000,,각 측정점이 각각의 평균에서
Dialogue: 0,0:00:57.28,0:00:59.44,Default,,0000,0000,0000,,얼마나 떨어져 있기 때문인지 \N알아보는 것입니다.
Dialogue: 0,0:00:59.45,0:01:01.07,Default,,0000,0000,0000,,SSW는 다음과 같습니다
Dialogue: 0,0:01:01.07,0:01:02.68,Default,,0000,0000,0000,,1번 집합부터 시작하죠
Dialogue: 0,0:01:02.68,0:01:05.51,Default,,0000,0000,0000,,각 측정점에서 평균의 평균까지를 \N계산하는 것이 아니라
Dialogue: 0,0:01:05.51,0:01:07.32,Default,,0000,0000,0000,,각 측정점에서 평균의 평균까지를 \N계산하는 것이 아니라
Dialogue: 0,0:01:07.32,0:01:09.18,Default,,0000,0000,0000,,각 측정점에서 그 측정점 집합의\N평균까지의 거리를 계산합니다
Dialogue: 0,0:01:09.18,0:01:11.50,Default,,0000,0000,0000,,각 측정점에서 그 측정점 집합의\N평균까지의 거리를 계산합니다
Dialogue: 0,0:01:11.50,0:01:17.80,Default,,0000,0000,0000,,각 측정점과 그 집합 평균의 총 제곱의\N합을 구하는 것이기 때문입니다
Dialogue: 0,0:01:17.80,0:01:20.56,Default,,0000,0000,0000,,각 측정점과 그 집합 평균의 총 제곱의\N합을 구하는 것이기 때문입니다
Dialogue: 0,0:01:20.56,0:01:27.96,Default,,0000,0000,0000,,평균이 2이니까\N(3 - 2)² + (2 - 2)² +(1- 2)²
Dialogue: 0,0:01:27.96,0:01:30.96,Default,,0000,0000,0000,,평균이 2이니까\N(3 - 2)² + (2 - 2)² +(1- 2)²
Dialogue: 0,0:01:30.96,0:01:35.18,Default,,0000,0000,0000,,평균이 2이니까\N(3 - 2)² + (2 - 2)² +(1- 2)²
Dialogue: 0,0:01:35.18,0:01:36.55,Default,,0000,0000,0000,,모든 집합을\N이렇게 계산합니다
Dialogue: 0,0:01:36.55,0:01:38.88,Default,,0000,0000,0000,,각 집합은 측정점에\N그 집합의 평균을 사용하고요
Dialogue: 0,0:01:38.88,0:01:39.47,Default,,0000,0000,0000,,각 집합은 측정점에\N그 집합의 평균을 사용하고요
Dialogue: 0,0:01:39.47,0:01:45.79,Default,,0000,0000,0000,,그러면 (5- 4)² +(3 - 4)² +(4 - 4)²를\N더해 주고요
Dialogue: 0,0:01:45.79,0:01:53.78,Default,,0000,0000,0000,,그러면 (5- 4)² +(3 - 4)² +(4 - 4)²를\N더해 주고요
Dialogue: 0,0:01:53.78,0:01:57.60,Default,,0000,0000,0000,,그러면 (5- 4)² +(3 - 4)² +(4 - 4)²를\N더해 주고요
Dialogue: 0,0:01:57.60,0:02:00.32,Default,,0000,0000,0000,,마지막으로 세 번째 집합입니다
Dialogue: 0,0:02:00.32,0:02:03.92,Default,,0000,0000,0000,,지금 각 측정점에서\N그 측정점의 중심경향성까지의
Dialogue: 0,0:02:03.92,0:02:05.50,Default,,0000,0000,0000,,제곱의 합을 구하고 있고
Dialogue: 0,0:02:05.51,0:02:07.19,Default,,0000,0000,0000,,그것을 모두 더할 것입니다
Dialogue: 0,0:02:07.19,0:02:08.73,Default,,0000,0000,0000,,그럼 3번 집합은
Dialogue: 0,0:02:08.73,0:02:15.56,Default,,0000,0000,0000,,(5 - 6)² + (6 - 6)² + (7 - 6)²입니다
Dialogue: 0,0:02:15.56,0:02:20.42,Default,,0000,0000,0000,,(5 - 6)² + (6 - 6)² + (7 - 6)²입니다
Dialogue: 0,0:02:20.42,0:02:22.56,Default,,0000,0000,0000,,계산해보면
Dialogue: 0,0:02:22.56,0:02:24.50,Default,,0000,0000,0000,,계산해보면
Dialogue: 0,0:02:24.50,0:02:29.52,Default,,0000,0000,0000,,위에는 1 + 0 + 1
Dialogue: 0,0:02:29.53,0:02:32.86,Default,,0000,0000,0000,,그럼 2이고
Dialogue: 0,0:02:32.86,0:02:38.59,Default,,0000,0000,0000,,중간은 1 + 1 + 0이니까
Dialogue: 0,0:02:38.59,0:02:39.94,Default,,0000,0000,0000,,이것도 2네요
Dialogue: 0,0:02:39.94,0:02:44.80,Default,,0000,0000,0000,,마지막은 1 + 0 + 1입니다
Dialogue: 0,0:02:44.80,0:02:46.37,Default,,0000,0000,0000,,7 - 6 = 1이고 제곱하면 1이죠
Dialogue: 0,0:02:46.37,0:02:47.66,Default,,0000,0000,0000,,따라서 2를 더해 줍니다
Dialogue: 0,0:02:47.66,0:02:49.05,Default,,0000,0000,0000,,따라서 2를 더해 줍니다
Dialogue: 0,0:02:49.05,0:02:53.50,Default,,0000,0000,0000,,SSW는 6입니다
Dialogue: 0,0:02:53.50,0:02:56.68,Default,,0000,0000,0000,,SSW는 6입니다
Dialogue: 0,0:02:56.68,0:03:01.05,Default,,0000,0000,0000,,총 변화량이 30이었는데
Dialogue: 0,0:03:01.05,0:03:06.04,Default,,0000,0000,0000,,이 계산에 의하면 30 중에 6이
Dialogue: 0,0:03:06.04,0:03:08.78,Default,,0000,0000,0000,,표본 간 변화량 때문입니다
Dialogue: 0,0:03:08.78,0:03:10.49,Default,,0000,0000,0000,,이 다음엔
Dialogue: 0,0:03:10.49,0:03:15.66,Default,,0000,0000,0000,,이 계산의 자유도를 \N생각해 보아야 합니다
Dialogue: 0,0:03:15.66,0:03:19.67,Default,,0000,0000,0000,,독립적인 측정점이\N몇 개냐고 하는 것입니다
Dialogue: 0,0:03:19.67,0:03:25.56,Default,,0000,0000,0000,,왼쪽을 보면
Dialogue: 0,0:03:25.56,0:03:27.44,Default,,0000,0000,0000,,각 집합에 측정점이 3개 있습니다
Dialogue: 0,0:03:27.44,0:03:29.28,Default,,0000,0000,0000,,각 집합에 측정점이 3개 있습니다
Dialogue: 0,0:03:29.28,0:03:31.95,Default,,0000,0000,0000,,하지만 그 중 n - 1개를 알면
Dialogue: 0,0:03:31.95,0:03:34.86,Default,,0000,0000,0000,,나머지 n번째는 계산으로 \N얻을 수 있습니다.
Dialogue: 0,0:03:34.86,0:03:38.25,Default,,0000,0000,0000,,실제 표본평균을 알고 있다면요
Dialogue: 0,0:03:38.25,0:03:40.41,Default,,0000,0000,0000,,따라서 이 경우 어느 집합이던
Dialogue: 0,0:03:40.41,0:03:41.96,Default,,0000,0000,0000,,측정점 두 개를 알면
Dialogue: 0,0:03:41.96,0:03:43.46,Default,,0000,0000,0000,,세 번째를 찾을 수 있습니다
Dialogue: 0,0:03:43.46,0:03:45.88,Default,,0000,0000,0000,,이 두 개를 알면\N세 번째는 항상 알 수 있죠
Dialogue: 0,0:03:45.88,0:03:47.29,Default,,0000,0000,0000,,표본평균을 안다면
Dialogue: 0,0:03:47.29,0:03:51.13,Default,,0000,0000,0000,,자유도의 일반적인\N공식을 찾아봅시다
Dialogue: 0,0:03:51.13,0:03:54.25,Default,,0000,0000,0000,,방금처럼 하면 각 집합의
Dialogue: 0,0:03:54.25,0:03:57.48,Default,,0000,0000,0000,,자유도는 n - 1입니다
Dialogue: 0,0:03:57.48,0:04:03.05,Default,,0000,0000,0000,,n은 각 집합에 있는\N측정점의 개수이고요
Dialogue: 0,0:04:03.05,0:04:04.16,Default,,0000,0000,0000,,n은 각 집합에 있는\N측정점의 개수이고요
Dialogue: 0,0:04:04.16,0:04:06.39,Default,,0000,0000,0000,,따라서 각 집합의 자유도는\Nn - 1입니다
Dialogue: 0,0:04:06.39,0:04:09.49,Default,,0000,0000,0000,,따라서 각 집합의 자유도는\Nn - 1입니다
Dialogue: 0,0:04:09.49,0:04:12.44,Default,,0000,0000,0000,,n - 1, n - 1, n - 1이죠
Dialogue: 0,0:04:12.44,0:04:17.42,Default,,0000,0000,0000,,아니면 각 집합의\N자유도가 n -1이고
Dialogue: 0,0:04:17.42,0:04:18.78,Default,,0000,0000,0000,,집합이 m개 있으니까
Dialogue: 0,0:04:18.78,0:04:21.80,Default,,0000,0000,0000,,집합이 m개 있으니까
Dialogue: 0,0:04:21.80,0:04:25.84,Default,,0000,0000,0000,,자유도는 m(n -1)입니다
Dialogue: 0,0:04:25.84,0:04:29.08,Default,,0000,0000,0000,,자유도는 m(n -1)입니다
Dialogue: 0,0:04:29.08,0:04:32.84,Default,,0000,0000,0000,,이 경우 n -1은 2이고
Dialogue: 0,0:04:32.84,0:04:35.13,Default,,0000,0000,0000,,이 경우 n -1은 2이고
Dialogue: 0,0:04:35.13,0:04:37.07,Default,,0000,0000,0000,,집합이 세 개 있으니까
Dialogue: 0,0:04:37.07,0:04:38.67,Default,,0000,0000,0000,,자유도는 6입니다
Dialogue: 0,0:04:38.67,0:04:45.76,Default,,0000,0000,0000,,자유도는 6입니다
Dialogue: 0,0:04:45.76,0:04:49.12,Default,,0000,0000,0000,,그리고 나중에\N자유도가 어떤 의미이고
Dialogue: 0,0:04:49.12,0:04:52.05,Default,,0000,0000,0000,,수학적으로 어떻게 생각할 수 있는지 \N자세히 토론해 보도록 하겠습니다
Dialogue: 0,0:04:52.05,0:04:53.98,Default,,0000,0000,0000,,수학적으로 어떻게 생각할 수 있는지 \N자세히 토론해 보도록 하겠습니다
Dialogue: 0,0:04:53.98,0:04:56.06,Default,,0000,0000,0000,,지금은 독립적인 측정점이라고\N생각하는 것이 가장 쉽습니다
Dialogue: 0,0:04:56.06,0:04:58.58,Default,,0000,0000,0000,,지금은 독립적인 측정점이라고\N생각하는 것이 가장 쉽습니다
Dialogue: 0,0:04:58.58,0:05:00.06,Default,,0000,0000,0000,,각 거리의 제곱을\N구할 때 사용한
Dialogue: 0,0:05:00.07,0:05:01.63,Default,,0000,0000,0000,,중심 통계량을 알고 있다고\N가정할 때요
Dialogue: 0,0:05:01.63,0:05:03.72,Default,,0000,0000,0000,,중심 통계량을 알고 있다고\N가정할 때요
Dialogue: 0,0:05:03.72,0:05:05.77,Default,,0000,0000,0000,,알고 있다면 세 번째 측정점은
Dialogue: 0,0:05:05.77,0:05:08.30,Default,,0000,0000,0000,,나머지 두 개로\N계산해 낼 수 있습니다
Dialogue: 0,0:05:08.30,0:05:10.90,Default,,0000,0000,0000,,자유도는 6이었습니다
Dialogue: 0,0:05:10.90,0:05:16.25,Default,,0000,0000,0000,,그러면 총 변화량의 얼마가\N각 표본 내 변화량 때문인지 알았으니
Dialogue: 0,0:05:16.25,0:05:18.24,Default,,0000,0000,0000,,그러면 총 변화량의 얼마가\N각 표본 내 변화량 때문인지 알았으니
Dialogue: 0,0:05:18.24,0:05:20.20,Default,,0000,0000,0000,,얼마가 표본 간의 \N변화량 때문인지 알아봅시다
Dialogue: 0,0:05:20.20,0:05:25.45,Default,,0000,0000,0000,,얼마가 표본 간의 \N변화량 때문인지 알아봅시다
Dialogue: 0,0:05:25.45,0:05:27.72,Default,,0000,0000,0000,,계산해보죠
Dialogue: 0,0:05:27.72,0:05:29.28,Default,,0000,0000,0000,,계산해보죠
Dialogue: 0,0:05:29.28,0:05:30.78,Default,,0000,0000,0000,,계산해보죠
Dialogue: 0,0:05:30.78,0:05:34.69,Default,,0000,0000,0000,,SSB라고 하겠습니다
Dialogue: 0,0:05:34.69,0:05:36.32,Default,,0000,0000,0000,,SSB라고 하겠습니다
Dialogue: 0,0:05:36.32,0:05:41.27,Default,,0000,0000,0000,,SSB라고 하겠습니다
Dialogue: 0,0:05:41.27,0:05:42.69,Default,,0000,0000,0000,,다르게 생각해 보면
Dialogue: 0,0:05:42.69,0:05:44.79,Default,,0000,0000,0000,,총 변화량의 얼마가
Dialogue: 0,0:05:44.79,0:05:47.65,Default,,0000,0000,0000,,평균 간의, 그러니까 중심경향 간의\N변화량 때문인지 계산하는 것입니다
Dialogue: 0,0:05:47.65,0:05:49.34,Default,,0000,0000,0000,,평균 간의, 그러니까 중심경향 간의\N변화량 때문인지 계산하는 것입니다
Dialogue: 0,0:05:49.34,0:05:51.38,Default,,0000,0000,0000,,평균 간의, 그러니까 중심경향 간의\N변화량 때문인지 계산하는 것입니다
Dialogue: 0,0:05:51.38,0:05:54.46,Default,,0000,0000,0000,,그리고 얼마가 각 측정점에서 \N그 평균까지의 변화량 때문인지도요
Dialogue: 0,0:05:54.46,0:05:56.88,Default,,0000,0000,0000,,그리고 얼마가 각 측정점에서 \N그 평균까지의 변화량 때문인지도요
Dialogue: 0,0:05:56.88,0:05:59.00,Default,,0000,0000,0000,,얼마가 이것들 간의\N변화량 때문인지 알아보죠
Dialogue: 0,0:05:59.00,0:06:01.14,Default,,0000,0000,0000,,얼마가 이것들 간의\N변화량 때문인지 알아보죠
Dialogue: 0,0:06:01.14,0:06:07.46,Default,,0000,0000,0000,,얼마가 이것들 간의\N변화량 때문인지 알아보죠
Dialogue: 0,0:06:07.46,0:06:09.54,Default,,0000,0000,0000,,일단 1번 집합만 생각해 보세요
Dialogue: 0,0:06:09.54,0:06:12.60,Default,,0000,0000,0000,,1번 집합에 이것들의 \N변화량 얼마만큼이
Dialogue: 0,0:06:12.60,0:06:15.56,Default,,0000,0000,0000,,평균과 평균의 평균간\N변화량 때문일까요?
Dialogue: 0,0:06:15.56,0:06:18.76,Default,,0000,0000,0000,,평균과 평균의 평균간\N변화량 때문일까요?
Dialogue: 0,0:06:18.76,0:06:21.66,Default,,0000,0000,0000,,첫 번째 측정점에 대한 식을
Dialogue: 0,0:06:21.66,0:06:23.67,Default,,0000,0000,0000,,써 보도록 할게요
Dialogue: 0,0:06:23.67,0:06:26.05,Default,,0000,0000,0000,,변화량은 표본평균과 같습니다
Dialogue: 0,0:06:26.05,0:06:30.100,Default,,0000,0000,0000,,(2 - 평균의 평균)을 제곱하고
Dialogue: 0,0:06:30.100,0:06:32.37,Default,,0000,0000,0000,,그리고 두 번째 측정점도\N똑같이 표본평균입니다
Dialogue: 0,0:06:32.37,0:06:34.63,Default,,0000,0000,0000,,그리고 두 번째 측정점도\N똑같이 표본평균입니다
Dialogue: 0,0:06:34.63,0:06:37.59,Default,,0000,0000,0000,,(2 - 평균의 평균)을 제곱한 것이죠
Dialogue: 0,0:06:37.59,0:06:41.88,Default,,0000,0000,0000,,세 번째 측정점도 같으니까\N(2 - 평균의 평균)을 제곱해 더하면
Dialogue: 0,0:06:41.88,0:06:43.62,Default,,0000,0000,0000,,다르게 생각해 보면
Dialogue: 0,0:06:43.62,0:06:48.82,Default,,0000,0000,0000,,이것은
Dialogue: 0,0:06:48.82,0:06:52.58,Default,,0000,0000,0000,,3(2 - 4)²이고
Dialogue: 0,0:06:52.58,0:06:54.85,Default,,0000,0000,0000,,3(2 - 4)²이고
Dialogue: 0,0:06:54.85,0:07:01.48,Default,,0000,0000,0000,,3 x 4이니까
Dialogue: 0,0:07:01.48,0:07:02.80,Default,,0000,0000,0000,,12입니다
Dialogue: 0,0:07:02.80,0:07:03.96,Default,,0000,0000,0000,,이것을 다른 집합에도 하면 됩니다
Dialogue: 0,0:07:03.96,0:07:05.95,Default,,0000,0000,0000,,총 합을 구하고 있으니까
Dialogue: 0,0:07:05.95,0:07:07.15,Default,,0000,0000,0000,,전부 써 볼게요
Dialogue: 0,0:07:07.15,0:07:09.18,Default,,0000,0000,0000,,그게 더 쉽겠네요
Dialogue: 0,0:07:09.18,0:07:13.25,Default,,0000,0000,0000,,이 모든 것의\N표본 간 차에 의한 제곱합이
Dialogue: 0,0:07:13.25,0:07:16.35,Default,,0000,0000,0000,,얼마인지를 구하고 있으니까요
Dialogue: 0,0:07:16.35,0:07:18.18,Default,,0000,0000,0000,,얼마인지를 구하고 있으니까요
Dialogue: 0,0:07:18.18,0:07:21.53,Default,,0000,0000,0000,,방금 한 것은 첫 번째 표본에서\N나온 것이고
Dialogue: 0,0:07:21.53,0:07:25.88,Default,,0000,0000,0000,,두 번째 표본에서
Dialogue: 0,0:07:25.88,0:07:27.27,Default,,0000,0000,0000,,두 번째 표본에서
Dialogue: 0,0:07:27.27,0:07:28.74,Default,,0000,0000,0000,,두 번째 표본에서
Dialogue: 0,0:07:28.74,0:07:31.32,Default,,0000,0000,0000,,이 측정점의 \N평균간 차에 의한 변화량은
Dialogue: 0,0:07:31.32,0:07:33.24,Default,,0000,0000,0000,,이 측정점의 \N평균간 차에 의한 변화량은
Dialogue: 0,0:07:33.24,0:07:37.87,Default,,0000,0000,0000,,(4 - 4)²입니다
Dialogue: 0,0:07:37.87,0:07:38.87,Default,,0000,0000,0000,,이것도 같고요
Dialogue: 0,0:07:38.87,0:07:41.18,Default,,0000,0000,0000,,(4 - 4)²이죠
Dialogue: 0,0:07:41.18,0:07:42.99,Default,,0000,0000,0000,,측정점 자체는 신경쓰지 않고
Dialogue: 0,0:07:42.99,0:07:46.08,Default,,0000,0000,0000,,표본평균만으로 계산하고 있습니다
Dialogue: 0,0:07:46.08,0:07:49.23,Default,,0000,0000,0000,,그리고 마지막도 (4 - 4)²입니다
Dialogue: 0,0:07:49.23,0:07:51.90,Default,,0000,0000,0000,,각 측정점마다 집합의 평균에서\N평균의 평균을 빼고 제곱했습니다
Dialogue: 0,0:07:51.90,0:07:53.63,Default,,0000,0000,0000,,각 측정점마다 집합의 평균에서\N평균의 평균을 빼고 제곱했습니다
Dialogue: 0,0:07:53.63,0:07:56.27,Default,,0000,0000,0000,,마지막으로 3번 집합도 해 볼게요
Dialogue: 0,0:07:56.27,0:07:58.77,Default,,0000,0000,0000,,3번 집합 표본평균은 6입니다
Dialogue: 0,0:07:58.77,0:08:01.97,Default,,0000,0000,0000,,(6 - 4)² + (6 - 4)² + (6 - 4)²이네요
Dialogue: 0,0:08:01.97,0:08:09.53,Default,,0000,0000,0000,,(6 - 4)² + (6 - 4)² + (6 - 4)²이네요
Dialogue: 0,0:08:09.53,0:08:10.64,Default,,0000,0000,0000,,(6 - 4)² + (6 - 4)² + (6 - 4)²이네요
Dialogue: 0,0:08:10.64,0:08:15.05,Default,,0000,0000,0000,,여기서 자유도는\N몇일지 생각해 봅시다
Dialogue: 0,0:08:15.05,0:08:17.47,Default,,0000,0000,0000,,여기서 자유도는\N몇일지 생각해 봅시다
Dialogue: 0,0:08:17.47,0:08:20.06,Default,,0000,0000,0000,,여기서 자유도는\N몇일지 생각해 봅시다
Dialogue: 0,0:08:20.06,0:08:23.64,Default,,0000,0000,0000,,가장 쉽게 생각해 볼 수 있는 방법은
Dialogue: 0,0:08:23.64,0:08:26.02,Default,,0000,0000,0000,,평균의 평균을 안다고 가정할 때
Dialogue: 0,0:08:26.02,0:08:28.34,Default,,0000,0000,0000,,정보를 몇 개나 가지고 있는지\N생각해 보는 것입니다
Dialogue: 0,0:08:28.34,0:08:30.14,Default,,0000,0000,0000,,평균의 평균을 안다면
Dialogue: 0,0:08:30.14,0:08:32.06,Default,,0000,0000,0000,,여기서 새 정보는 몇 개일까요?
Dialogue: 0,0:08:32.06,0:08:35.39,Default,,0000,0000,0000,,평균의 평균을 알고 있고
Dialogue: 0,0:08:35.39,0:08:37.04,Default,,0000,0000,0000,,표본평균 두 개를 알고 있다면
Dialogue: 0,0:08:37.04,0:08:38.54,Default,,0000,0000,0000,,세 번째는 구할 수 있습니다
Dialogue: 0,0:08:38.54,0:08:39.51,Default,,0000,0000,0000,,이것과 이것을 알면
Dialogue: 0,0:08:39.51,0:08:40.73,Default,,0000,0000,0000,,이것을 구할 수 있죠
Dialogue: 0,0:08:40.73,0:08:41.84,Default,,0000,0000,0000,,그리고 이것과 이것을 알아도
Dialogue: 0,0:08:41.84,0:08:43.01,Default,,0000,0000,0000,,이것을 구할 수 있습니다
Dialogue: 0,0:08:43.01,0:08:46.54,Default,,0000,0000,0000,,이것이 이 평균들의\N평균이기 때문입니다
Dialogue: 0,0:08:46.54,0:08:51.75,Default,,0000,0000,0000,,따라서 일반적으로\Nm개 집합이 있을 때
Dialogue: 0,0:08:51.75,0:08:55.24,Default,,0000,0000,0000,,또는 m개 평균이 있을 때 \N자유도는 m - 1입니다
Dialogue: 0,0:08:55.24,0:08:58.73,Default,,0000,0000,0000,,또는 m 개 평균이 있을 때 \N자유도는 m - 1입니다
Dialogue: 0,0:08:58.73,0:08:59.48,Default,,0000,0000,0000,,써 보죠
Dialogue: 0,0:08:59.48,0:09:06.11,Default,,0000,0000,0000,,써 보죠
Dialogue: 0,0:09:06.11,0:09:08.95,Default,,0000,0000,0000,,이 경우 m은 3이니까
Dialogue: 0,0:09:08.95,0:09:13.04,Default,,0000,0000,0000,,여기서 자유도는 2라고 \N할 수 있겠네요
Dialogue: 0,0:09:13.04,0:09:15.08,Default,,0000,0000,0000,,여기서 자유도는 2라고 \N할 수 있겠네요
Dialogue: 0,0:09:15.08,0:09:17.70,Default,,0000,0000,0000,,이제 SSB를 계산해 볼게요
Dialogue: 0,0:09:17.70,0:09:20.48,Default,,0000,0000,0000,,이제 SSB를 계산해 볼게요.
Dialogue: 0,0:09:20.48,0:09:21.40,Default,,0000,0000,0000,,이제 SSB를 계산해 볼게요
Dialogue: 0,0:09:21.40,0:09:22.79,Default,,0000,0000,0000,,이제 SSB를 계산해 볼게요
Dialogue: 0,0:09:22.79,0:09:26.34,Default,,0000,0000,0000,,여기 이것은
Dialogue: 0,0:09:26.34,0:09:29.42,Default,,0000,0000,0000,,2 - 4 = -2이고 제곱하면 4니까
Dialogue: 0,0:09:29.42,0:09:31.51,Default,,0000,0000,0000,,첫째 줄에는 4가 세 개 있습니다
Dialogue: 0,0:09:31.51,0:09:36.36,Default,,0000,0000,0000,,3 x 4 이고
Dialogue: 0,0:09:36.36,0:09:41.10,Default,,0000,0000,0000,,둘째 줄은 3 x 0입니다
Dialogue: 0,0:09:41.10,0:09:46.66,Default,,0000,0000,0000,,셋째 줄은 6 - 4가 2이고\N제곱하면 4니까
Dialogue: 0,0:09:46.66,0:09:47.81,Default,,0000,0000,0000,,3 x 4입니다
Dialogue: 0,0:09:47.81,0:09:51.32,Default,,0000,0000,0000,,3 x 4입니다
Dialogue: 0,0:09:51.32,0:09:59.87,Default,,0000,0000,0000,,그러면 3 x 4는 12에\N0과 12를 더하면 24입니다
Dialogue: 0,0:09:59.87,0:10:01.80,Default,,0000,0000,0000,,집합 간 차에 의한 변화량 혹은\N평균간 차에 의한 변화량은 24입니다
Dialogue: 0,0:10:01.80,0:10:04.72,Default,,0000,0000,0000,,집합 간 차에 의한 변화량 혹은\N평균간 차에 의한 변화량은 24입니다
Dialogue: 0,0:10:04.72,0:10:09.10,Default,,0000,0000,0000,,집합 간 차에 의한 변화량 혹은\N평균간 차에 의한 변화량은 24입니다
Dialogue: 0,0:10:09.10,0:10:10.39,Default,,0000,0000,0000,,다 합쳐 봅시다
Dialogue: 0,0:10:10.39,0:10:14.45,Default,,0000,0000,0000,,측정점 9개의 \N총 변화량이 30이라고 했습니다
Dialogue: 0,0:10:14.45,0:10:17.79,Default,,0000,0000,0000,,측정점 9개의 \N총 변화량이 30이라고 했습니다
Dialogue: 0,0:10:17.79,0:10:19.95,Default,,0000,0000,0000,,여기 다시 써 볼게요
Dialogue: 0,0:10:19.95,0:10:25.98,Default,,0000,0000,0000,,총제곱합은 30입니다
Dialogue: 0,0:10:25.98,0:10:27.98,Default,,0000,0000,0000,,각 측정점과 그 측정점의 \N중심경향간의 제곱합을 구했습니다
Dialogue: 0,0:10:27.98,0:10:31.06,Default,,0000,0000,0000,,각 측정점과 그 측정점의 \N중심경향간의 제곱합을 구했습니다
Dialogue: 0,0:10:31.06,0:10:32.60,Default,,0000,0000,0000,,표본평균 말이죠
Dialogue: 0,0:10:32.60,0:10:36.04,Default,,0000,0000,0000,,구해보니 6이 나왔습니다
Dialogue: 0,0:10:36.05,0:10:43.67,Default,,0000,0000,0000,,따라서 SSW는 6입니다
Dialogue: 0,0:10:43.67,0:10:45.77,Default,,0000,0000,0000,,그리고 자유도도 6이었죠
Dialogue: 0,0:10:45.77,0:10:48.83,Default,,0000,0000,0000,,그리고 자유도도 6이었죠
Dialogue: 0,0:10:48.83,0:10:50.41,Default,,0000,0000,0000,,식으로 나타내면
Dialogue: 0,0:10:50.41,0:10:54.55,Default,,0000,0000,0000,,자유도는 m x( n -1)입니다
Dialogue: 0,0:10:54.55,0:10:56.34,Default,,0000,0000,0000,,총제곱합의 자유도도\Nm x n -1이었습니다
Dialogue: 0,0:10:56.34,0:10:59.01,Default,,0000,0000,0000,,총제곱합의 자유도도\Nm x n -1이었습니다
Dialogue: 0,0:10:59.01,0:11:02.96,Default,,0000,0000,0000,,총제곱합의 자유도도\Nm x n -1이었습니다
Dialogue: 0,0:11:02.96,0:11:04.88,Default,,0000,0000,0000,,열을 하나 만들어서\N자유도를 써 볼게요
Dialogue: 0,0:11:04.88,0:11:06.32,Default,,0000,0000,0000,,열을 하나 만들어서\N자유도를 써 볼게요
Dialogue: 0,0:11:06.32,0:11:09.41,Default,,0000,0000,0000,,이 경우는 8이었습니다
Dialogue: 0,0:11:09.41,0:11:11.75,Default,,0000,0000,0000,,그리고 방금 표본 간의 \N제곱합을 구했습니다
Dialogue: 0,0:11:11.75,0:11:14.25,Default,,0000,0000,0000,,그리고 방금 표본 간의 \N제곱합을 구했습니다
Dialogue: 0,0:11:14.25,0:11:18.40,Default,,0000,0000,0000,,SSB는 24고요
Dialogue: 0,0:11:18.40,0:11:22.67,Default,,0000,0000,0000,,자유도는 m - 1으로\N2였습니다
Dialogue: 0,0:11:22.67,0:11:24.62,Default,,0000,0000,0000,,자유도는 m - 1으로\N2였습니다
Dialogue: 0,0:11:24.62,0:11:27.05,Default,,0000,0000,0000,,재미있는 것은
Dialogue: 0,0:11:27.05,0:11:31.36,Default,,0000,0000,0000,,이 분산분석이 모두 \N잘 맞아떨어지는 이유이기도 한데
Dialogue: 0,0:11:31.36,0:11:34.18,Default,,0000,0000,0000,,다음 동영상에선 이것을 가설검정에 \N이용하는 방법을 알아보겠습니다
Dialogue: 0,0:11:34.18,0:11:36.63,Default,,0000,0000,0000,,다음 동영상에선 이것을 가설검정에 \N이용하는 방법을 알아보겠습니다
Dialogue: 0,0:11:36.63,0:11:38.39,Default,,0000,0000,0000,,다음 동영상에선 이것을 가설검정에 \N이용하는 방법을 알아보겠습니다
Dialogue: 0,0:11:38.39,0:11:40.99,Default,,0000,0000,0000,,SSW + SSB = SST라는 것입니다
Dialogue: 0,0:11:40.99,0:11:42.95,Default,,0000,0000,0000,,SSW + SSB = SST라는 것입니다
Dialogue: 0,0:11:42.95,0:11:45.22,Default,,0000,0000,0000,,SSW + SSB = SST라는 것입니다
Dialogue: 0,0:11:45.22,0:11:50.16,Default,,0000,0000,0000,,여기 있는 자료의 총 변화량은
Dialogue: 0,0:11:50.16,0:11:52.25,Default,,0000,0000,0000,,여기 있는 자료의 총 변화량은
Dialogue: 0,0:11:52.25,0:11:55.09,Default,,0000,0000,0000,,각 집합 내의 변화량과
Dialogue: 0,0:11:55.09,0:11:58.06,Default,,0000,0000,0000,,각 집합 내의 변화량과
Dialogue: 0,0:11:58.06,0:12:03.82,Default,,0000,0000,0000,,집합 간의 변화량을 더한 값인 것이죠
Dialogue: 0,0:12:03.82,0:12:06.51,Default,,0000,0000,0000,,심지어 자유도도 그렇습니다
Dialogue: 0,0:12:06.51,0:12:09.09,Default,,0000,0000,0000,,SSB는 자유도가 2밖에 되지 않고
Dialogue: 0,0:12:09.09,0:12:11.42,Default,,0000,0000,0000,,SSW는 자유도가 6입니다
Dialogue: 0,0:12:11.42,0:12:12.70,Default,,0000,0000,0000,,SSW는 자유도가 6입니다
Dialogue: 0,0:12:12.70,0:12:14.37,Default,,0000,0000,0000,,2 + 6은 8이죠
Dialogue: 0,0:12:14.37,0:12:16.26,Default,,0000,0000,0000,,바로 총제곱합의 자유도와 같습니다
Dialogue: 0,0:12:16.26,0:12:19.12,Default,,0000,0000,0000,,바로 총제곱합의 자유도와 같습니다
Dialogue: 0,0:12:19.12,0:12:22.67,Default,,0000,0000,0000,,식으로 살펴보면\N더 잘 맞아 떨어집니다
Dialogue: 0,0:12:22.67,0:12:24.50,Default,,0000,0000,0000,,SSB의 자유도는 m - 1였죠
Dialogue: 0,0:12:24.50,0:12:27.10,Default,,0000,0000,0000,,SSB의 자유도는 m - 1였죠
Dialogue: 0,0:12:27.10,0:12:31.27,Default,,0000,0000,0000,,SSW의 자유도는 m(n -1)입니다
Dialogue: 0,0:12:31.27,0:12:33.44,Default,,0000,0000,0000,,SSW의 자유도는 m(n -1)입니다
Dialogue: 0,0:12:33.44,0:12:38.31,Default,,0000,0000,0000,,둘을 더하면 \Nm - 1 + mn - m인데
Dialogue: 0,0:12:38.31,0:12:39.62,Default,,0000,0000,0000,,이 둘을 지우고 나면
Dialogue: 0,0:12:39.62,0:12:44.08,Default,,0000,0000,0000,,자유도는 mn - 1이 되는데
Dialogue: 0,0:12:44.08,0:12:46.11,Default,,0000,0000,0000,,이것은 정확히 총 제곱합의\N자유도와 같습니다
Dialogue: 0,0:12:46.11,0:12:49.23,Default,,0000,0000,0000,,이것은 정확히 총 제곱합의\N자유도와 같습니다
Dialogue: 0,0:12:49.23,0:12:51.62,Default,,0000,0000,0000,,지난 번 동영상과\N이 동영상에서 했던
Dialogue: 0,0:12:51.62,0:12:53.69,Default,,0000,0000,0000,,수 많은 계산의 목적은
Dialogue: 0,0:12:53.69,0:12:58.84,Default,,0000,0000,0000,,처음 계산했던 이 총 변화량이
Dialogue: 0,0:12:58.84,0:13:00.76,Default,,0000,0000,0000,,처음 계산했던 이 총 변화량이
Dialogue: 0,0:13:00.76,0:13:04.44,Default,,0000,0000,0000,,이 두 변화량 요소의 합이라는 것을\N확인하기 위함이었습니다
Dialogue: 0,0:13:04.44,0:13:12.26,Default,,0000,0000,0000,,표본 간의 변화량과
Dialogue: 0,0:13:12.26,0:13:14.06,Default,,0000,0000,0000,,표본평균 간의 변화량의 합 말입니다
Dialogue: 0,0:13:14.07,0:13:17.02,Default,,0000,0000,0000,,표본평균 간의 변화량의 합 말입니다
Dialogue: 0,0:13:17.02,0:13:19.50,Default,,0000,0000,0000,,어렵지 않았길 바랍니다