표본통계량과 그 분포(표본분포)
6.3.2 표본분포의 필요성
표본통계량을 가지고 모수를 알아내는 것이 목표이다. 표본통계량과 모수간의 관계식 역할을 해 주는 것이 표본분포이며 표본통계량의 확률분포를 말한다. 표본분포에는 표본평균의 확률분포(평균분포)와 표본분산의 확률분포(분산분포)가
표본평균의 표본분포평균 u와 분산 α² 를 갖는 모집단으로부터 크기 n의 임의 표본이 추출되었으며
이 표본의 평균은 라고 하자
1. u =u
2. α =α² / n 혹은 α = α/
의 표본편차는 평균의 표준오차(standard error)라고도 불린다.
. 만일 모집단이 정규분포하면 도 정규분포 한다.
된다.
◈ 통계량의 확률분포
앞장에서 확률이 합리적이고 과학적인 판단의 기초가 된다고 설명하였다. 확률계산을 위해서는 우리가 구한 통계량의 분포를 알아야 하는데 그 분포는 통계량에 따라 t, F, 분포 등을 따른다.
◈표본평균의 분포(중심극한정리)
모집단(population)이 정규분포
분포로 표시해주고 있는 것이다.
4.2 확률변수와 확률함수
4.2.1 확률, 실험, 이벤트 (표본공간과 서건)
확률(probability)이란 어떤 결과가 발생할 가능성을 나타내는 0과 1 사이의 수라고 정의할 수 있다. 확실한 결과를 미리 예측할 수 없는 실험을 생각해 보자.그러나 실험의 모든 가능한 결과들의 집
강의 전체를 통해 해결하기로 설정한 연구문제 및 관련한 장별 주제(제1장)2. 무작위 표본추출의 방법 다섯 가지(제3장)3. 산술평균, 분산, 표준편차의 개념 및 의의, 특징 및 장단점, 산출방법(제4장 및 제5장)4. 정규분포의 특징 네 가지(제7장) 5. 중심극한정리(central limit theorem)(제8장) 정리 하기로 하자