반응형 중심극한정리 중요성1 [기초통계] 표본분포, 표본평균의 오차, 중심극한정리, 표본의 개수 - 표본분포 표본분포(sample distribution) 표본에서 도출되는 통계량에 대한 확률분포이다. 다시 말해, 표본분포는 모수를 추정하기 위한 표본 통계량의 확률분포이다. 필자를 비롯하여 많은 사람들이 표본분포를 '추출된 표본에서 분포를 확인하는 것'이라고 잘못 이해하고 있는 경우가 많다. 표본분포는 '표본 통계량의 확률분포'임을 잊지 말자. - 표본평균의 오차 표본평균의 오차란 표본으로부터 모수를 추정했을 때, 모수와 통계량(표본평균) 간의 차이를 의미한다. 표본을 추출할 때 정확하게 추출했다 하더라도 오차를 피할 수 없는 경우가 대부분이기에, 이 오차를 줄여나가는 것은 매우 중요하다. 보통, 표본의 개수가 늘어날수록 통계량이 모수와 가까워진다고 말한다. 이를 표본평균의 오차의 관점에서 다시 말.. 2019. 9. 3. 이전 1 다음 반응형
