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추정값
S_1 , S_2 ``
으로 대치하면 된다.
n_1 , ``n_2 `
이 작고 두 분산이 다를 때는 앞절의 신뢰구간 예와 마찬가지로 기각치는 다음과 같은 형태가 된다.
k= t(alpha , phi ) sqrt{ S_1^2 over n_1 + S_2^2 over n_2 }``
이때 t 분포의 자유도
phi`
는 Satterthwaite의
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추정(point estimation)’이라 하고, 모수의 참값이 속할 것으로 기대되는 범위를 택하는 과정을 ‘구간추정(intervale stimation)’이라 하며, 점추정과 구간추정을 통틀어 ‘추정(estimation)’이라고 한다. 현실적인 문제에서는 모평균에 대해 관심을 갖
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구간은?
표본의 통계량을 추정량으로 사용하여 모수에 대한 추정값을 구하고자 할 때, 추정값을 하나의 값으로 내는 것을 점 추정(point estimation)이라 한다. 반면에 모수가 있을 법한 범위를 추정 값으로 내는 것을 구간 추정(interval estimation)이
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추정(Estimation)
1) 추정량(estimator)
2) 추정값(estimate)
2. 점추정(Point Estimation)
1) 적률법(Method of Moments)
2) R. A. Fisher의 최우추정법(Maximum likelihood Method)
3) 최소제곱법(Method of Least Squares)
4) 효율성(efficiency)
5) 일치성(consistency)
3. 구간추정(Interval
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나온 추정값이 모수로부터 같은 방향으로 벗어나지 않는 성질을 말한다.
※구간추정: 표본의 정보를 이용하여 모수의 참값이 속할 것으로 기대되는 범위를 구하는 것[구간추정에서는 통상적으로 신뢰수준을 95% 또는 99%로 잡는다.]
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