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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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카이제곱
카이제곱이란
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• 명목변수간의 관계를 측정하는 통계량
• 카이제곱 = (관측도수-기대도수)^2/기대도수
• 피어슨에 의해 제시된 카이제곱분포표를 따름
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카이제곱분포를 따르는 서로 독립인 확률변수들이라 할 때,
F = (V₁/k₁) / (V₂/k₂)
의 분포를 자유도 (k₁, k₂)인 F분포라 한다. 이 때, 기호로서 F ~ F(k₁, k₂) 로 나타낸다.
확률변수 X의 확률밀도함수가 다음과 같다면 이 확률변수 X는 자유도
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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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분포를 이용한다면, 우리가 이미 알고 있는 자연적인 확률분포들로 모두 분석이 가능하게 된다.
2. 참고문헌
경영통계학 양식. pdf
경영통계학. pdf
지식백과 “표준정규분포”,“t분포”,“카이제곱분포”,“F분포” 1. 과제내용
1) Z=2.80에
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카이제곱 검증, 회귀분석 등
- 윤리적 고려
연구 참여자의 동의 획득: 연구 참여 목적, 과정, 위험 및 이익 충분히 설명
익명성 보장: 개인정보 보호, 연구 결과에서 개인 식별 불가능
연구 과정에서 발생할 수 있는 위험 최소화: 안전한 연구 환
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분포의 흩어진 정도를 나타내는 것
1.표준편차: 산포도의 대소를 비교하는데 많이 사용, 분산 제곱근의 값
2.평균편차: 측정치들과 평균치와의 편차에 대한 절대값의 평균
3.변이계수: 표준편차 S를 X로 나눈 값
4.범위
5.분산: 편차의 제곱을 평
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