자유도 이론

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  • Опубліковано 8 січ 2025

КОМЕНТАРІ • 6

  • @김은미-d9w
    @김은미-d9w 2 роки тому +1

    비전공자로 품질경영기사 준비를 하는데요... 정말 너무 귀에 쏙쏙 들어옵니다....

    • @unirone
      @unirone  2 роки тому

      감사합니다.~

  • @soneul1052
    @soneul1052 2 роки тому

    12:38 (X-M)^2는 sum of squares이고 여기서 N으로 나누어줘야 Sigma^2가 되는데 어떻게 E((X-M)^2)가 Sigma^2가 되는지 잘 이해가 안됩니다..혹시 가르쳐 주실 수 있나요..

    • @deven_12
      @deven_12 Рік тому

      저도 이 부분이 헷갈렸는데,,、 최초에 (표본분산의) 평균에서 그 평균의 의미가 모집단을 향한 평균을 의미한다고 생각해요.. 그러니까, 그 평균내는 기호에 내포되어있는 분모나누기? 값이 있었겠죠..~ (그리고 제생각엔 나눠주는 기댓값 분모가 모집단 수 N이 아니라.. 표본수가 n이고 모집단수가 N이니까.. 복원표본일땐 N^n 비복원표본일땐 NCn일것 같은..)

    • @unirone
      @unirone  Рік тому +1

      요즘 유튜브 관리에 신경을 안쓰다 보니, 답변이 너무 늦었네요.T.T
      우선 (X-M)^2은 편차의 제곱입니다. Sigma^2을 구하려면 (X-M)^2의 Sum을 한 뒤에 N으로 나누어야 됩니다.
      E((X-M)^2)는 편차제곱의 기대값을 의미합니다. 기대값은 평균과 같은 의미로 보시면 되며, 평균은 개별값들을 모두 더한 뒤 N으로 나누어 구하죠.
      따라서 E((X-M)^2)은 (X-M)^2을 모두 더한 뒤에 N으로 나누어 평균을 구하는 것입니다. 그걸 분산이라고 부르게 되는거라 생각하시면 됩니다.
      특수기호가 제공되지 않는 글로 쓰려니 답변이 쉽지 않네요. 도움이 되셨길 바랍니다.

    • @user-du3bj4qx2g
      @user-du3bj4qx2g 4 місяці тому

      분산의 정의 자체가 '편차 제곱의 평균'입니다.

      더해서 n으로 나눠주는 과정 = 평균 = E[ ]
      입니다.