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c:mrm:standard_error

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c:mrm:standard_error [2020/05/17 17:54] – [퍼센티지에서의 표준오차] hkimscilc:mrm:standard_error [2023/05/18 10:19] (current) – [R 에서의 simulation] hkimscil
Line 17: Line 17:
  
 $ \overline{X} \sim \text{N} \left(\mu, \dfrac{\sigma^2}{n} \right)$ $ \overline{X} \sim \text{N} \left(\mu, \dfrac{\sigma^2}{n} \right)$
 +
 +  * 위에서 $\overline{X} $ 는 X bar 들의 분포를 이야기한다. 즉 샘플평균들의 분포(집합)를 말한다. 
 +  * N 은 Normal distribution 을 뜻한다.
 +  * 괄호의 내용은 이 Normal distribution이 
 +    * 평균값으로 $\mu$ 값을 갖고, 
 +    * 분산값으로 $\dfrac{\sigma^2}{n}$ 값을 갖는다는 뜻이다
 +
  
 예, 예,
Line 193: Line 200:
 <code> <code>
 set.seed(1203) set.seed(1203)
 +# p.n 숫자의 모집단을 생성한다. 
 +# 모집단은 a, b, c, g 를 지지하는 비율이
 +# .40, 35, .05, .20 과 같다.
 p.n <- 100000 p.n <- 100000
 pa <- .4 pa <- .4
Line 202: Line 212:
     prob=c(pa, pb, pc, pg))     prob=c(pa, pb, pc, pg))
  
 +# 위의 모집단에서 샘플을 (n = 100) 취하되
 +# 이를 만번 반복한다
 iter <- 10000 iter <- 10000
 n <- 100 n <- 100
-psa <- rep (NA, iter) +psa <- rep (NA, iter) # 샘플에서 (100) a를 선택하는 비율을 기록 
-ps <- matrix(data=NA, nrow=iter, ncol=n)+ps <- matrix(data=NA, nrow=iter, ncol=n) # 각 샘플을 row로 하여 만개의 row를 생성한 후
 for(i in 1:iter){ for(i in 1:iter){
-    ps[i, ] = sample(pop, n) +    ps[i, ] = sample(pop, n) # 만번 반복하여 n개의 (100) sample을 pop에서 취하여 ps matrix에 기록 
-    psa[i] = (length(which(ps[i,]=="a")))/+    psa[i] = (length(which(ps[i,]=="a")))/# 각 row에서 a의 percentage를 구해서 psa[]에 만개를 기록 
-}+ 
 +# 정리 
 +# 40%의 a 선택자를 가진 모집단에서 (population) 
 +# 100명의 샘플링을 만번 취했을 때, 그 샘플의 a 선택비율을 기록함
  
 sd.a <- sqrt(pa*(1-pa)) sd.a <- sqrt(pa*(1-pa))
c/mrm/standard_error.1589705669.txt.gz · Last modified: 2020/05/17 17:54 by hkimscil

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