sampling_distribution
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| sampling_distribution [2016/05/17 15:56] – hkimscil | sampling_distribution [2016/05/17 15:57] – [n = 4 인 경우] hkimscil | ||
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| 그렇다면 n = 4로 하여 샘플을 뽑는 경우는 어떨까? | 그렇다면 n = 4로 하여 샘플을 뽑는 경우는 어떨까? | ||
| ===== n = 4 인 경우 ===== | ===== n = 4 인 경우 ===== | ||
| - | 이 모집단에서: | + | < |
| - 샘플 구성원의 숫자가 4 인 샘플 (sample size, n = 4) 을 뽑아서 평균을 기록하고 | - 샘플 구성원의 숫자가 4 인 샘플 (sample size, n = 4) 을 뽑아서 평균을 기록하고 | ||
| - 다시 그 샘플을 모집단에 넣은 다음 | - 다시 그 샘플을 모집단에 넣은 다음 | ||
| Line 37: | Line 37: | ||
| 의 절차를 끝없이 (상상으로) 반복하여 그 평균값들의 분포를 (distribution of the sample means) 그린다면 어떻게 될까? | 의 절차를 끝없이 (상상으로) 반복하여 그 평균값들의 분포를 (distribution of the sample means) 그린다면 어떻게 될까? | ||
| - | < | + | 위의 경우가 n =1 인 경우와 다른 점은 샘플의 숫자이다 (n=4). n =4인 경우에 구하는 샘플의 평균값으로 나올 수 있는 최소의 값을 n = 1인 경우에 구할 수 있는 최소값과 비교하여 보자. 어떤 점수가 더 크게 나올 가능성이 많을까? 당연히 n = 4인 경우이다. n = 4인 경우에서 샘플의 평균이 n =1 인 경우의 최소값과 같기 위해서는 population의 최소값이 연속해서 4번 뽑혀야 하기때문이다. 이는 한 번만 뽑히는 경우보다 확률적으로 더 어렵다. 따라서, n = 4인 경우의 샘플평균들의 분포곡선의 최소값은 n = 1인 경우의 그것에 비하면 상대적으로 홀쭉한 모양을 갖게 될 것이다. 홀쭉하다 함은 즉 이 샘플평균 분포곡선의 표준편차는 n =1인 경우의 그것에 비하면 작다는 것을 의미한다. |
| <WRAP clear /> | <WRAP clear /> | ||
| 그렇다면 n = 16일 경우에는 어떨까? | 그렇다면 n = 16일 경우에는 어떨까? | ||
sampling_distribution.txt · Last modified: 2021/04/01 08:44 by hkimscil