안녕하세요. "데"이터로 "세"상보기 [데세 TV]입니다. 이번 강의에서는 "표본평균의 분포"를 다루었습니다. 추가로 궁금한 사항은 댓글 또는 아래 메일을 참고하여 문의해주시길 바랍니다. 감사합니다. Website: www.delab.kr E-mail: kimys@kyonggi.ac.kr
선생님 안녕하세요. 좋은 강의 감사드립니다. 질문이 있는데 8:10 쯤에, 표본평균의 분산을 구하는 과정에서 n인 5로 나누는게 아니라, n-1인 4로 나눠야 하는것 아닌가요? 모수를 추정하기에 n-1로 나누는 것이 더 유리하다고 이전 강의에서 말씀하셨던 것 같아서요(불편추정량?)
교수님 질문있습니다! 교수님이 지금까지 설명하신 내용들은 샘플링을 충분히 많이 반복을 하였을 때 표본평균의 평균은 모평균과 일치한다. 라고 설명을 하셨는데 제가 궁금한건 만약 대통령의 지지율을 알아보기 위해서 시민1000명의 샘플을 추출해서 계산을 한들 이건 결국 반복을 하지 않았기떄문에 모평균과 일치할 확률이 작다고 볼 수 있을 것 같습니다. 그렇다고 시민 1000명의 샘플을 10번 이상 반복해서 모평균을 추론하는 것도 귀찮은 일일것 같구요... 제가 잘 이해한걸까요?
그래도 1번 뽑아도 그게 그 모평군을 포함할 확률이 있다는 점은 맞죠?? 즉 아래와 같이 생각했는데 맞을까요. 신뢰도 95%는 모평균을 포함할 확률이 95%가 되는 구간이 아니라 '같은 방법으로 100번 표본을 추출했을 때, 함께 계산되는 100개의 신뢰구간 중 모평균을 포함한 신뢰구간들의 숫자가 95개정도 된다'
![[데이터로 세상보기]](http://yt3.ggpht.com/AAXIy5ubYrBsfEaaVDhqZiwUSa5mJ3jJLQzu1gamf_xP3tsJ6pTKI8JZtgpclUHcZoYhReAsIw=s48-c-k-c0x00ffffff-no-rj)
![[핵심 확률/통계] 표본분산의 분포, 카이제곱분포, t 분포, F 분포](http://i.ytimg.com/vi/DyBxYsCow9k/mqdefault.jpg)
![[확률과 통계][LV 1] 27강. 통계적 추정_표본평균의 분포(1)](/img/n.gif)
선생님 안녕하세요. 좋은 강의 감사드립니다.
질문이 있는데 8:10 쯤에, 표본평균의 분산을 구하는 과정에서 n인 5로 나누는게 아니라, n-1인 4로 나눠야 하는것 아닌가요? 모수를 추정하기에 n-1로 나누는 것이 더 유리하다고 이전 강의에서 말씀하셨던 것 같아서요(불편추정량?)
저도 공부하는 단계라 정확히는 모르겠지만... 교수님이 문제 앞에서 설명해주신대로 중심극한정리에 의해 표본 크기가 커지면 정규분포를 따라서 n-1이 아닌 n으로 나눠준 것 같습니다.
근데 표본 크기가 30이상일 때 사용하는 걸로 알고 있어서 저도 궁금하네요 ㅎㅎ
교수님 질문있습니다! 교수님이 지금까지 설명하신 내용들은 샘플링을 충분히 많이 반복을 하였을 때 표본평균의 평균은 모평균과 일치한다. 라고 설명을 하셨는데 제가 궁금한건 만약 대통령의 지지율을 알아보기 위해서 시민1000명의 샘플을 추출해서 계산을 한들 이건 결국 반복을 하지 않았기떄문에 모평균과 일치할 확률이 작다고 볼 수 있을 것 같습니다. 그렇다고 시민 1000명의 샘플을 10번 이상 반복해서 모평균을 추론하는 것도 귀찮은 일일것 같구요... 제가 잘 이해한걸까요?
맞습니다...1000명씩 무한히 반복하면 모비율과 일치합니다..그러나, 그것은 불가능 한것이죠..
그래도 1번 뽑아도 그게 그 모평군을 포함할 확률이 있다는 점은 맞죠?? 즉 아래와 같이 생각했는데 맞을까요.
신뢰도 95%는 모평균을 포함할 확률이 95%가 되는 구간이 아니라
'같은 방법으로 100번 표본을 추출했을 때,
함께 계산되는 100개의 신뢰구간 중 모평균을 포함한 신뢰구간들의 숫자가 95개정도 된다'
아 또한 6분 쯤에 복원 추출이라 2^4 해서 16개인데
4C2로 오타가 있는 것 같습니다! (6임)
타 학교 학생이지만 매우 도움이 되고 있습니다. 양질의 강의 제공해주셔서 감사합니다.