Standard Error, Sample Variance 표준 오차, 표본 분산 | (2018-04-16) |
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9. χ² 분포
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표본 분포 1. 표본 분포
2. 표본분포의 통계적 특성
3. 표본 통계량
4. 표본 평균
5. 표준 오차,표본 분산
6. 중심극한정리
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10. F 분포
1. 표본 분산 ㅇ 표본 분산 (Sample Variance) = 표본들의 분산에 대한 추정치 = 표본분포의 분산- 표본들이 나타내는 표본분포 상에서의 분산 ㅇ 표본 분산의 계산 방법 ☞ 변동성 참조 - 표본 분산 = 편차 제곱의 평균 = (편차 제곱의 합) / 자유도 ㅇ 표본 분산의 특징 - 표본 분포는 모집단 분포 보다 변동성이 작아짐 . 왜냐하면, 매 표본 평균이 그 나름 중심위치를 나타내는 대표값이기 때문임 - 정규분포를 갖는 모집단에서 추출되는 표본 분산은 정규분포가 아님 . 이때는, 카이제곱 분포를 갖음 2. 표준 오차 ㅇ 표준 오차 (Standard Error) = 표본들의 표준편차에 대한 추정치 = 표본분포의 표준편차
- 표본들이 나타내는 표본분포 상에서의 표준편차 . `표준 오차(Standard Error)` or `평균의 표준오차(Standard Error of the Mean)` 라고함 ㅇ 표준 오차의 특징 - 표본 크기가 커질수록, 표준 오차는 작아지게 됨 . 평균 주위로 표본평균들이 모이게 되고, . 이때의 표본분포는 더욱 좁아진 종모양이 됨 - 표준 오차가 작아질수록, 통계량과 모수 간의 편차가 작아지게 됨 . 즉, 표본평균에 의한 모수 추정이 정확해 짐 - 표준 오차는 표본 크기의 제곱근의 역비례로 모집단의 표준 편차 보다 작아짐 .
| [표본 분포] | 1. 표본 분포 2. 표본분포의 통계적 특성 3. 표본 통계량 4. 표본 평균 5. 표준 오차,표본 분산 6. 중심극한정리 7. Z 분포 8. t 분포 9. χ² 분포 10. F 분포 |