표본 분포

소개

표본 분포의 전반적인 내용 ppt
수업내용임, 많은 도움되시길

목차

Food for thought (FFT)
표본분포
모집단의 분포 (무한모집단)
표본평균의 분포 (무한모집단)
모집단분포 vs. 표본평균분포
표본평균의 분포(무한모집단)
모집단의 분포(유한모집단)
표본평균의 분포(유한모집단)
표본평균의 분포 (1)
표본평균의 분포 (2)
표본분포 응용
표본분포 응용: 예제 1 풀이
표본분포 응용: 검정
표본비율의 분포
이항분포의 정규분포 근사화
표본비율 응용: 여론조사
두 독립 표본평균의 차이의 분포
표본분산의 기대값
요약 (1)
요약(2)
요약(3)
요약(4)

본문내용

Food for thought (FFT)
전국민이 1 주일에 책을 읽는 시간의 평균을 알고 싶다.
이를 위하여 전국민 개개인을 상대로 조사하는 것은 너무 비용이 많이 들기 때문에 표본(예컨대, 1000명)을 추출하여 조사하는 것이 일반적이다.
그런데 누군가 귀신같이 전국민의 주당 독서시간 평균을 정확하게 대변할 표본을 찾을 수 있는 방법을 알고 있으면 얼마나 좋을까?!
표본조사를 여러 번하면 매번 결과가 동일할 수 없다. 하지만 표본조사는 보통 한 번만 실시한다. 왜 그럴까?
표본평균은 동일한 조건에서 조사를 여러 번 하더라도 크게 다르지 않다는 믿음이 있지 않을까? 그런 믿음이 있다면, 그 근거는 무엇인가?
예를 들어 동일한 조건에서 표본조사를 여러 번 할 경우 표본평균은 조사마다 다를 수 있지만 그것들의 평균과 분산을 계산(또는 추정)할 수 있다면, 이것이 앞에 언급한 믿음의 근거가 될 수 있다.
나아가서 표본평균의 평균과 분산이 모집단의 평균과 분산과 일치하거나 아주 가깝다면 믿음의 수준까지도 제시할 수 있지 않을까?
통계량의 분포에 대한 지식이 통계적 추론에 필수적임을 함의한다.

참고자료

· 없음