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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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t-검증의 결과는 p=0.015 (유의수준 0.05보다 작다.)이므로 유의수준 5%에서 의미있는 차이가 있다
□ T분포
○ 정규분포의 정의
- 표준정규분포 N(0, 1)을 따르는 확률변수를 Z라 하고, 이와는 독립이며 자유도 k인 카이제곱분포를 따르는 확률변수
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정규분포를 바로 사용하면 된다. 하지만 모집단의 분산을 알지 못하는 경우 표본의 표준편차를 사용해야 하기 때문에 정규분표를 사용하지 못한다. 따라서 이 경우에는 t분포를 사용하여 대상을 분석해야 할 것이다. 또한 확률변수 분산을 공
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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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분포와 대푯값, 5장 분산도와 비대칭도, 6장 확률변수와 확률분포, 7장 정규분포와 표준정규분포, 8장 표본분포와 중심극한정리, 9장 신뢰구간 및 표준오차의 추정, 10장 t분포를 이용한 구간추정과 표본의 크기, 11장 모집단 평균의 가설검정, 12
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