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분포: 정규확률변수 X를 평균에서 떨어진 거리에 대한 표준편차의 비로 변환.
Z=
{ X- mu } over { sigma }
. 정규분포가 아닌 확률분포가 정규분포와 유사한 분포화를 보이는 것을 정규근사.
.
2.표본분포와 추정
1) 통계적 추론의 논리적 근거
2) 왜
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분포 등의 통계적 개념을 배우도록 한다.
3) 모집단과 표본의 개념을 직간접적으로 설명하여 귀납적 추론의 유용성과 한계를 주지시킨다
조사, 관찰 등 많은 자료의 수집이 엄격한 표본설계에 의하여 수행되어야 한다는 사실과, 이들 자료로
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분포가 아닐 때에도 모집단의 분포에 관계없이 표본의 크기 Ν이 증가하면 표본분포는 평균이 μ이고 표준오차 인 정규분포에 접근한다(중심극한의 정리).
3) 가설검증
추리통계학은 모집단에 관한 추정을 하기 위하여 표본자료를 이용하는 방
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표본 통계치가 모수치의 좋은 추정치가 될 수 있는지를 판단하는 기준이 된다.
Ⅶ. 표본분포와 표본크기
1. 어떤 모집단으로부터 무작위 표본추출
1) 첫 번째 관찰치
n = 5 → ₁
2) 두 번째 관찰치
n = 10 → ₂
₂가 ₁보다 관찰자료 수집 시 비용
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표본 분산의 지도에 대한 연구, 한국수학교육학회지 시리즈A <수학교육>, 37(2), 233-237, 1998
우정호·이경화, 확률개념의 교수학적 변환에 관한 연구, 대한수학교육학회 논문집 제6권 1호, pp 125-144, 1996
홍종선, 통계적확률분포, 자유아카데미&
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