표본조사를 하였을 때 전체조사가 아니기 때문에 그 조사는 오차가 생길 수가 있다. 그 조사의 정확성을 신뢰수준이라고 하며 거기서 생기는 오차를 유의수준이라고 한다.
(1) 모집단과 모수
모집단은 조사하려는 것의 전체를 말한다. 전체조사를 하면 그 자료들의 평균과 분산을 구할 수 있는데
표본평균의 표본분포
평균 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.
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
1. 확률변수의 개념 및 확률변수와 표본평균 간의 관계를 간단히 기술하시오. (4점, 불완전한 답일 경우 그 정도에 따라 감점)
①확률변수의 개념
확률변수(確率變數, random variable)란 확률실험에서 나타나는 기본결과에 특정한 수치를 부여한 것을 말한다. 즉, 확률변수는 표본공간의 각 원소에 하나의
평균, 사후분산, 특정 사건에 대한 사후확률 등을 근사적으로 계산할 필요가 있다. 이때 사후분포의 특성을 근사적으로 구하기 위해 마르코프 체인 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 기법이 많이 사용된다. MCMC 기법은 마르코프체인을 이용하여 사후분포로부터 표본을 생성하고 이 사후표본을 사용하
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 집합을 그 실험의 표본공간(sample space)이라 하고 S로 나타낸다. 다음 예를 살펴보자.
예
표본추출
최근 2년 사이 싸이월드라는 사이트에서 제공하는 미니 홈페이지를 통해서 자신을 홍보하고 주위의 사람들과 연락을 하는 새로운 문화가 10~30대 사이에 광범위하게 퍼지고 있다.
디지털카메라의 등장과 디카폰의 확산, 그리고 ONLINE상에서의 만남의 확산을 주도했다고도 볼 수 있으며, 이런
1. 개요 및 도입
비정규성은 관리도 평균을 표현하는데 중요한 영향을
미친다.
따라서 관리도 차트 평균을 설계할 때, 비정규성
기초 데이터에 대한 정도의 인식을 포함해야 한다.
이 논문은 표본평균분포가 정규분포가 아니라고 가정될
때 적절한 비대칭 도표를 구상하기 위한 기법을
표본의 ③통계량으로부터 모집단의 ④모수를 추정한다. 모수는 ⑤그리스문자를 기호로 사용하며, 통계량의 기호는 ⑥영문자를 쓴다.
2) 산술평균
산술평균은 가장 신뢰할 수 있는 ⑦대표값이고 ⑧양적 변수에 대해서만 사용하며, 그냥 ⑨평균이라고 부른다.
3) 표본분산의 정의식과 계산식
표본집단에서 각 재무비율의 평균을 구하여 그 평균차이가 유의미한 것인가를 알아보는 것이 표본평균의 차이에 대한 統計的 分析이고 이러한 각 집단( 부실기업군과 건전기업군 )의 재무비율의 각 연도별 推移를 보임으로써 기업의 부실을 가장 먼저 뚜렷하게 판별하고 예측하는 재무비율을 발견하