sampling_distribution
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sampling_distribution [2016/05/17 15:57] – [n = 4 인 경우] hkimscil | sampling_distribution [2021/04/01 08:43] – [in R] hkimscil | ||
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====== Sampling Distribtution, | ====== Sampling Distribtution, | ||
- | Sample Distribution (표본분포)과 Sampling Distribution (표집분포)는 비록 비슷하게 들리겠지만 전혀 다른 의미를 갖는다. 전자는 //하나의 샘플에서 추출한 구성원에 대한 분포//를 말한 것이고, 후자는 // | + | 이 글을 읽고 [[:mean and variance of the sample mean]] 문서를 읽을 것. |
+ | [[:sampling distribution in R]] | ||
+ | < | ||
- | < | + | Sample distribution이 population의 parameter와 동일한 statistics을 가질 확률은 그리 많지 않다. 가령, 우리나라 대학생의 communication apprehension 지수가 (index) 70이고 [[:Standard Deviation|standard deviation]]이 15라고 가정하면, |
위의 모집단은 $\mu=70, \;\; \sigma=15$ 의 특징을 갖는다. 이 모집단을 가지고 아래와 같은 가상의 실험을 한다고 생각해보자. | 위의 모집단은 $\mu=70, \;\; \sigma=15$ 의 특징을 갖는다. 이 모집단을 가지고 아래와 같은 가상의 실험을 한다고 생각해보자. | ||
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* n = 1600인 경우? | * n = 1600인 경우? | ||
<WRAP clear /> | <WRAP clear /> | ||
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+ | ===== in R ===== | ||
+ | R에서 살펴보는 것이 더 이해가 쉬울 수 있다. | ||
+ | [[:sampling distribution in R]] | ||
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===== CLT ===== | ===== CLT ===== | ||
위에서 언급한 가상의 **샘플평균들의 분포**를 구한다면 그 분포곡선은 아래의 성질을 갖게 된다. | 위에서 언급한 가상의 **샘플평균들의 분포**를 구한다면 그 분포곡선은 아래의 성질을 갖게 된다. | ||
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* $\sigma_{\overline{X}} = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$ | * $\sigma_{\overline{X}} = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$ | ||
- | (sampling distribution은 [Central Limit Theorem] 을 이해하기 위해서 꼭 필요한 개념이다.) | + | (sampling distribution은 |
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sampling_distribution.txt · Last modified: 2021/04/01 08:44 by hkimscil