[행정계량] 중심극한정리

소개

중심극한정리, 표본추출, 표본추출과 중심극한

목차

1. population과 sample
2. 표본추출
3. 표본분포와 중심극한정리

본문내용

1. population과 sample
* 유한 모집단 : mean variance
무한 모집단 : 무작위 변수의 기대치와 분산
* census와 sample(inference)

2. 표본추출
1) sampling의 이유 낮은 비용
적시에 정보제공
착오의 통제가 용이
자세한 정보
파괴시험의 경우 표본사용 불가피
모집단자료 사용 불가능 비실용적인 경우

2) sampling 설계
* 연구문제기술 → 모집단정의 → Frame +- nonrandom : judgment sample
| m inference
+- probability sample
*+- non sampling error : 연구설계, 검증, 기록과정의 결점
+- sampling error : 모집단 특성 반영 실패 n 증가로 감소
Bias precision (spread out)
(divergence of sample statistic for the population parameter)

(3) sampling 종류
1) judgment sampling : 모집단으로부터 그를 대표할 원소들을 추출할 때 판단사용
→ 모집단이 크거나 이질적인 경우, 편리성 효율성 → 오차의 통계적 평가 불가
(validity나 statistical inference 사용불가)
+-목적 표본추출(Purposive samples): 유의 모집단을 정형적으로 대표한다고 생각되는 사례
| 할당 표본추출(Quota): selection bias 연구자의 주관
+-편의 표본추출(Convenience): selection bias

참고자료

· 없음