1. 서로다른 표본분포의 통계적 특성
ㅇ ... (편집중) ...
2. 표본평균 차이의 확률분포
※ (가정)
- 서로다른 두 모집단이, 각각 정규분포를 따르고, 각각에서 표본크기 n₁,n₂인 표본을 추출할 때,
- 두 표본평균의 차이 ({#\bar{x}_1 - \bar{x}_2#})에 대한 통계적 특성들이 다음과 같음
ㅇ σ1,σ2를 알고 있는 경우
- 두 표본평균 차이의 기대치 : [# E(\bar{x}_1 - \bar{x}_2) = μ_1 - μ_2 #]
- 두 표본평균 차이의 분산 : [# Var(\bar{x}_1 - \bar{x}_2) = \frac{σ^2_1}{n_1} +
\frac{σ^2_2}{n_2} #]
- 두 표본평균 차이의 표준화 확률변수 : [#
Z = \frac{(\bar{x}_1 - \bar{x}_2)-(μ_1 - μ_2)}
{\sqrt{\cfrac{σ^2_1}{n_1} + \cfrac{σ^2_2}{n_2}}} #]
ㅇ σ1,σ2를 모르는 경우
- ... (편집중) ...
3. 표본비율 차이의 확률분포
ㅇ ... 편집중 ...