표본 추출의 방법
1) 확률 표본 추출
*단순 무작위 표본 추출 : 모집단과 표본 추출의 틀을 작성하고, 각 구성요소에 고유 번호를 부여하며, 표본의 크기를 결정한 후, 무작위로 규정된 표본의 수만큼 표출 단위를 선정(추첨, 난수표, 컴퓨터사용 등)하는 표출 방법이다. 단순 무작위 표본 추출의 장점
단계에서는 직선적인 연산 방식의 방법을 사용하지 않고 수학적 모델 내에서의 직접적인 사고를 통해 문제를 해결한다. 약간의 직관과 통찰력이 필요하다. 가장 높은 단계에서는 모델을 사용하지 않고 정형화된 이론에서 벗어나 문제에서 주어진 사항에 대한 지적인 관찰과 추론을 통해 해결한다.
1. 표본분포의 개념
추론통계에서 가장 중요한 내용은 모집단의 평균이나 표준편차와 같은 모수를 추정하는 방법에 관한 것이다. 모수에 대한 추정은 표본분포와 중심극한정리에 그 기초를 두고 있다. 표본분포(Sampling Distribution)는 무작위표본으로부터 얻은 통계량의 확률분포를 말한다. 표본분포를
베이지안 추론의 핵심은 관측값이 주어졌을 때 모수 θ의 사후분포를 구하는 것이다. 그러나 모형이 복잡하거나 모수의 수가 많으면 θ를 수리적으로 구할 수 없다. 따라서 사후분포의 사후평균, 사후분산, 특정 사건에 대한 사후확률 등을 근사적으로 계산할 필요가 있다. 이때 사후분포의 특성을 근사
대칭의 유용성을 인식하기, ④ 수학의 내외에서 문제를 해결하는 데 시각화와 공간 추론을 사용할 수 있어야 한다.
기하와 공간 감각은 수학교육의 기본적인 구성 요소로서 물리적 환경을 추상화를 통해 해석하고 반영하는 방법을 제공하며, 수학과 과학에서 다른 토픽들을 공부하기 위한 도구로 사