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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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지의 [부록 5]에 해당하는 F분포표를 통해 이 문제를 쉽게 해결할 수 있다. 분자의 df1=20, 분모의 df2=21이고 오른쪽 끝의 음영 부분의 누적확률이 0.05가 되는 점을 찾으면 F값은 2.10이 된다. 이를 그림으로 나타낸 것이 위의 <그림4>이다.
5) <
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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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F(4, 30) = 2.69)(4점, 불완전한 답일 경우 그 정도에 따라 감점)
F-분포는 가정이 귀무가설이 참이라는 것이다. 앞서 구해진 F값은 2이고, 이는 검정 통계량이 된다. 이 값이 0.05보다 크기 때문에 집단들의 평균이 모두 같다고 할 수 있다.
11. 한국은
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