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표본의 분산2

표본의 분산 표본의 분산을 구할 때 N이 아닌 N-1로 나누는 이유는 다음에서 매우 직관적으로 설명되어 있다. (정확한 이유는 자유도가 N-1이기 때문이다.) - 출처 지식in표본분산을 구할때 n-1로 나누는 이유를 질문하신게 맞지요?모집단의 분산을 구할때는 n으로 나눠주지만,표본분산을 구할때는 자유도로 나눠줍니다. 자유도란 말그대로자유롭게 값을 가질수 있는 수인데요~예를들어서 설명해 드리겠습니다. A, B, C 세 사람이 있습니다.세 사람의 키의 평균은 180이라는 것을 알고 있습니다.그리고 A의 키는 170, B의 키는 190이라는 것을 알고있다면C의 키는 몇일까요?평균이 180이었으므로 당연 180이 되겠지요?이렇게 평균의 값을 알고있게 됨으로써 C의 키는 180으로 고정됩니다.다시말해 A와 B의 키가 어떻게 .. 2014. 8. 14.
큰 수의 법칙, 중심 극한의 정리 큰 수의 법칙 : 표본들의 평균에 대한 법칙 어떤 모집단에서 표본들을 추출할 때, 각 표본의 크기가 커지면 그 표본들의 평균은 모집단의 평균과 같아지고, 표본들이 갖는 분산은 0에 가까워 진다. http://dermabae.tistory.com/146http://blog.daum.net/gongdjn/114 중심극한의 정리(Central limit theorem) : 표본들의 평균에 대한 법칙 어떠한 분포 든지, 임의의 분포에서 추출된 표본들의 평균(표본평균)의 분포는 정규분포를 이룬다. (심지어 모집단이 정규분포를 따르지 않더라도. 단 각각의 표본의 크기가 적당히 커야한다. 30이상)http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=afterglow25&logNo=1100888.. 2014. 6. 11.