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[행정계량] 중심극한정리

중심극한정리, 표본추출, 표본추출과 중심극한
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한컴오피스
최초등록일 2003.06.10 최종저작일 2003.06
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[행정계량] 중심극한정리
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    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

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