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적 효율성 및 충분성을 유지해야 한다. 이들 네 가지 준거를 정리해보면 다음과 같다.
(1) 통계치(표본평균치)가 모수치(전집평균치)보다 크지도 작지도 않는 비체계적인 경향으로 분포되어 있는 경우를 불편포성이라 한다.
(2) 값은 표본수의
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분포: 정규확률변수 X를 평균에서 떨어진 거리에 대한 표준편차의 비로 변환.
Z=
{ X- mu } over { sigma }
. 정규분포가 아닌 확률분포가 정규분포와 유사한 분포화를 보이는 것을 정규근사.
.
2.표본분포와 추정
1) 통계적 추론의 논리적 근거
2) 왜
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표본을 계속 표집할 때 표본에서 얻은 통계치(평균, 중앙치, 표준편차 등)의 분포는 어떻게 될까? 수학적으로 알려진 바로는 이들 통계치의 분포는 모집단의 통계치를 중심으로 정상분포를 이룬다고 한다. 이때 이들 통계치의 분포를 표본분
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표본오차( α)를 추정한다.
앞의 신뢰구간접근법과 동일하다. 본 예에서는 3살로 추정하였다.
⑤표본크기의 결정
다음의 [그림 6-4]에서 보면 평균이 μ0, μ1 인 정규분포를 이루는 두 표본분포에서
각각 허용된 α위험, β위험의 수준을 모두 만
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표본추출, 4장 도수분포와 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
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