[통계] 통계의 기초

등록일 2001.12.25 한글 (hwp) | 12페이지 | 가격 1,000원

목차

1. 중심극한정리(Central Limit Theorem)
2. t분포와 응용
두 표본 평균치 차의 분포
모분산을 모르고 있는 경우(t-검정)
F분포와 응용
카이제곱분포

본문내용

t분포와 응용

t분포

정규분포를 하는 모집단의 평균치에 관한 검정이나 추정문제에서는 모집단의 표준편차를 알고 있다는 것이 중요한 전제조건이 된다. 그러나현실적으로 모집단의 표준편차를 안다는 것을 불가능하다. 모집단의 표준편차를 안다는 것은 모집단 평균도 알고 있다는 것을 의미하는데 이것은 모순된 말이다. 왜냐하면 모집단의 표준편차를 구하기 위해서는 모집단 평균도 알아야하기 때문이다. 그러므로 모집단의 표준편차가 알려졌을 경우의 모집단 평균에 대한 추정은 신뢰구간추정의 이론적인 근거를 설명하는데 사용될 뿐 현실적으로는 거의 사용되지 않는다. 모집단의 표준편차 를 모르는 경우에는 Z값을 계산할 수 없기 때문에 Z분포대신 t분포를 이용하여 해결할 수 있다.

표준정규분포 N(0,1) 를 따르는 확률변수를 Z라고 하고 이와는 독립이며 자유도 k인 카이제곱 분포를 따르는 확률변수를 V라고 할 때

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