[Statistics] 표준 정규 분포
참고글 : [Statistics] 모집단과 표본[Statistics] 중심극한정리(표본과 모집단) #. 표본과 모집단의 관계- 모평균이 μ(mu), 모표준편차가 σ(sigma)인 정규분포(N(평균, 분산))에서, 모집단으로부터 샘플링된 표본평균들의 분포는 정규분포에 근사 Xbar ~ N(μ, (σ/sqrt(n))^2) * n : 표본의 크기, N(모평균, 표본분산) 1) 표본평균의 평균 ≈ "모평균" (sample size가 커질수록) : Xbar ≈ M(μ) 2) 표본표준편차 ≈ "모분산(σ) / √n" : s ≈ σ / √n3) 표준화된 표본평균들의 분포는 정규분포와 근사 : Z(Xbar) ≈ N(0,1) X ~ N(μ, σ2) 인 정규분포를 표준화 하면, * 정규분포 N(평균, 분산)X ~ N(0,..
Data/Statistics
2019. 1. 31. 18:02