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정규분포와 카이제곱분포/t분포와 F분포 나누는 기준은 모표본편차(시그마) 기지/미지가 맞습니다.
그리고, 정규분포와 t분포/F분포와 카이제곱분포는 나누는 기준은 평균(중심치)검정/편차(산포)검정 입니다.
예를 들면, 모표준편차를 알고
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수를 무한히 커지게 뽑으면 그 자료의 분포는 평균이 μ이고 분산이 시그마제곱인 정규분포에 근사하는 것을 볼 수 있다.
□ F분포
○ F분포의 정의
- 우선 X1, X2,....Xn ~ N(μ_x, (sigma_x)^2) Y1, Y2,....Ym ~ N(μ_y, (sigma_y)^2) 라고 할 때,
(여기서 m 과 n 은
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정규분포를 따른다고 가정하고 A집단과 B집단의 분산이 서로 같은 경우를 생각해보자. 이 때 활용할 수 있는 표본분포는 F분포이다. 두 개의 집단이 있기 때문에 자유도 두 개를 통해 F분포를 이용할 수 있는 것이다. 이 때 F는 A집단의 분산을 B
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분포에서 유래
* 확률변수 X ~ N(µ, σ2) : 평균 = µ, 표준편차 = σ 인 정규분포
* 종모양, 좌우 대칭
* 확률밀도함수(부피=1), 평균 및 분산 정규분포(Normal distribution)
카이제곱분포( -distribution)
t 분포(t -distribution)
F 분포(F -distr
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분포의 분산에서 표본을 채취 했을 때 알아보기 위한 실험이다.
독립시험
행과 열의 값이 독립적인지를 알아보는 시험이다.
관찰도수
도수값은 관찰에 의해 얻어진다. 이러한 것들을 표본도수라 한다.
통계학 : F-검정
F-분포
두 표본의 분산비
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