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--- central_limit_theorem [2020/12/10 21:31] – hkimscil
+++ central_limit_theorem [2020/12/10 21:32] (current) – hkimscil
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 우리는 샘플의 사이즈가 커질 수록 (n의 크기가 커질 수록, 즉, 4,36, 100, 400, 900 과 같이), 그 샘플평균들의 SD값은 작아짐을 위의 그래프를 통해서 알았다. 그리고, 이는 [[:mean and variance of the sample mean]]이라는 문서를 통해서도 그것을 알수 있다
-  * n = 4 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrace {15}{2} = 7.5$
+  * n = 4 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrac {15}{2} = 7.5$
-  * n = 36 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrace {15}{6} = 2.5$
+  * n = 36 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrac {15}{6} = 2.5$
-  * n = 100 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrace {15}{10} = 1.5$
+  * n = 100 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrac {15}{10} = 1.5$
-  * n = 400 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrace {15}{20} = 0.75$
+  * n = 400 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrac {15}{20} = 0.75$
-  * n = 900 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrace {15}{30} = 0.5$
+  * n = 900 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrac {15}{30} = 0.5$
   * . . .
-  * n = 2500 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrace {15}{50} = 0.3$
+  * n = 2500 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrac {15}{50} = 0.3$
-  * n = 3600 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrace {15}{60} = 0.25$
+  * n = 3600 일 때, $\sigma_{\overline{X}} = \dfrac{\sigma}{\sqrt{n}} = \dfrac {15}{60} = 0.25$
 그런데, 각 단계에서 $\sigma_{\overline{X}} $의 차이값은