통계1 [통계학개론] 표본분포(정규분포, 카이제곱분포, t분포, F분포) 통계 공부한 지 오래되어 책을 하나 사서 쭉 읽었다. 확률분포 vs. 표본분포 개념이 헷갈린다. 통계량(표본의 특성)은 표본분포를 갖는다. ChatGPT는 확률분포는 모집단, 표본분포는 표본 이라고 하는데 이 책에서 통계량(statistics): 다른 표본이 추출되면 다른 값을 갖게 되는 확률변수로서 확률분포를 가진다 라고 나온다. ChatGPT가 잘못 설명한 듯 하다. 아래에 온라인 강의로 배운 내용과 함께 정리했다. 정규분포: 평균과 표준편차로 결정된다 중심극한정리: 표본의 크기가 커질수록 표본평균의 분포는 모집단의 분포 모양과는 관계없이 정규분포에 가까워진다 카이제곱분포 모분산을 구하는 것 분산의 특징을 확률 분포로 만든 것(따라서 마이너스가 없다) 자유도가 높을수록 정규분포에 근접 Student-.. 2024. 2. 2. 이전 1 다음 반응형
