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전편에서는 범주형 자료에 대해, 모비율을 추정 혹은 검정의 대상으로 삼아 2개 이하의 집단에서 분석하는 방법을 살펴보았다. 그러나, 3개 이상의 범주형 자료에 대해 분석해야 하는 상황도 있을 것이다. 이럴 경우, 귀무가설은 모든 모수가 같다($p_1 = p_2 = p_3$)는 가설으로, 대립가설은 그렇지 않다(즉, 최소 1개의 모수는 다르다)는 가설으로 놓고 검정한다. 전체적으로 검정한 후에, 귀무가설을 기각하면 둘씩 묶어 세부 검정하는 방식으로 어떤 모수가 다른지를 찾는다. '어차피 세부 검정을 진행해야 한다면, 전체 검정할 필요 없이 처음부터 둘씩 묶어서 비교하여 결론을 내면 되지 않을까'라고 생각할 수 있는데, 그렇게 진행하면 전체 결론이 맞기 위해서 세부 검정이 모두 맞아야 하기에 $(1-\alp..

표본분포dbinom(x, size, prob)$X \sim B(n, p)$에서 $P(X=x)$. x에는 벡터가 들어갈 수 있다. pbinom(x, size, prob)dbinom의 누적 합이다.pbinom의 역함수로, 백분위를 x로 바꿔주는 qbinom()도 있다. dnorm(x, mean, sd)$X \sim N(\mu, \sigma^2)$에서 $P(X=x)$를 계산하고 사용방법은 비슷하다.for(i in 5:0){ print(dbinom(i, size = 10, prob = 0.7))}pbinom(5, size = 10, prob = 0.7)sum(dbinom(0:5, size = 10, prob = 0.7))dnorm(seq(1,5), mean=0, sd=1) 데이터 불러오기setwd(dir),..