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추정
1) 통계적 추론의 논리적 근거
2) 왜 표본분포를 알아야 하는가
. 표본추출변동 : 통계량들은 추출된 표본마다 다른 값을 나타낼 수 있다.
. 표본분포: 표본통계량들이 나타내는 확률분포. 통계적 추론의 출발이 표본통계이므로
표본통계
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추정하기 위해서는 표본분포에서 배운 다음과 같은 통계량을 사용한다.(단, m은 X이 표본 수, n은 Y의 표본 수)
따라서 주어진 신뢰도 하에서 모분산의 비에 대한 구간추정은 다음과 같이 구해진다.
모분산 비 에 대한 신뢰구간
여기서, m은 X의
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추정과 추정량의 성질
◦ 추정량의 성질
• 모평균()의 점추정
◦ 모평균의 구간추정
◦ 모비율의 추정
◦구간추정과 신뢰구간
2. 검 정
• 가설검정의 개념
• 가설검정의 위험
• 양측검증과 단측검증
3. 평
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통계랑 :
1) 모분산을 알고 인 경우
~
2) 모분산을 알고 인 경우
~
3) 모분산을 모르고 인 경우
~ (단, )
4) 모분산을 모르고 인 경우
~ (단, )
값 : 가 참인 경우 값으로 결정 (대립가설 3종류에 따라 얻는다.)
대립가설
기각역
* 모집단의 비율추정 (
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추정: 모집단의 어떤 특성에 대하여 알고자 할 때에 관심을 두고 있는 특정 모집단의 축도이자 단면이 된다고 가정하여 선택된, 추출된 일부분인 표본을 분석해서 이로부터 나온 통계치를 가지고서 이것으로부터 전체모집단의 특성을 추론하
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