크기가 1인 표본의 평균 뮤 라는 것은 모집단의 평균을 의미한다는 것이 어느 정도 직관적으로 느껴집니다 이 동영상을 이해하는 중요한 고비가 표본평균과 표본평균의 평균을 구별하는 기초능력 같은데 제 판단이 틀린 건가요 ? 이 동영상을 구석구석 완전히 이해는 못했지만 대체적으로 감이 잡힙니다 역시 고등학교 때는 표본평균 이해까지가 한계라서 교과서에서 표본표준편차는 다루지 않았던 것 같습니다 정말 궁금했던 것이고 교과서에서 슬그머니 회피하는 부분이라 짜증이 났고 그 어디에도 해답이 없으리라고 생각했는데 이런 귀한 동영상으로 알기 쉽게 설명해 주셔서 정말 감사합니다 반복해서 보고 완전히 이해하도록 하겠습니다 ~~
궁금한 게 있는데, E((x1-u)(x2-u)) 안에 곱해진 변수들이 서로 독립이어서 나뉘어 진다고 하셨는데, 이 둘이 왜 독립인지 모르겠습니다. x1과 x2는 서로 같아질 수 없으므로 x2입장에서는 x1이 정해질 때마다 가능한 수가 달라질 텐데 독립이 되는가요? 7번 강의도 듣고왔는데, 예를들어 X=1,2,3 Y=1,2,3에서 E(XY)를 구한다고 했을 때 X와Y는 다르다는 조건이 있다고 가정하면 E(XY)=11/3 이 되어서 E(X)E(Y)=4와 값이 달라지는데, 여기부분이 잘 이해가지 않네요 ㅜ 4:48
강의 잘봤습니다. 5분55초경 크기가 1인 표본의 분산이란 표현은 잘못된 표현 아닌가요? 표현하신 x1은 표본의 원소 x1을 의미하는것이지 개별표본집단을 의미하는게 아니기 때문에 틀린 표현 아닐까요? 표본의 크기란 표본을 구성하는 원소수를 의미하는건데 아무리 생각해도 잘 이해가 안되네요.
![[Statistics by hand] 6. Condition and proof of E (XY) = E (X) E (Y)](http://i.ytimg.com/vi/LZyQVmFzBVk/mqdefault.jpg)
![[Statistics by hand] 6. Condition and proof of E (XY) = E (X) E (Y)](/img/tr.png)
![[Statistics by hand] 4. why the expected value of the sample variance = the population variance](/img/n.gif)
글이 더 편하신 분
hsm-edu.tistory.com/16
표본분산&편차에서 왜 n-1로 나누는지에 대한 증명을 공부하다가 V(Xbar) = σ^ 2 / n 부분에서 막혀 반나절을 끙끙 거렸습니다. 여기서 뻥 뚤리고 갑니다. 정말 고맙습니다
영상 너무 잘봤습니다 항상 다른곳에서 증명자료를 찾을때는 뭔가가 부족한 느낌이었는데 여기는 명쾌하게 설명해주시는게 너무 좋네요 중간중간 공식을 쓸때 다른강의에서 추가증명해주시는 것도 너무 좋습니다 좋은 강의 정말 감사합니다
감사합니다~!
좋은 강의 올려주셔서 정말 감사합니다.!!!
감사합니다~!
크기가 1인 표본의 평균
뮤
라는 것은
모집단의 평균을 의미한다는 것이
어느 정도 직관적으로 느껴집니다
이 동영상을 이해하는
중요한 고비가
표본평균과
표본평균의 평균을 구별하는
기초능력 같은데
제 판단이 틀린 건가요 ?
이 동영상을
구석구석 완전히 이해는 못했지만
대체적으로 감이 잡힙니다
역시 고등학교 때는
표본평균 이해까지가 한계라서
교과서에서
표본표준편차는 다루지 않았던 것 같습니다
정말 궁금했던 것이고
교과서에서 슬그머니 회피하는 부분이라 짜증이 났고
그 어디에도 해답이 없으리라고 생각했는데
이런 귀한 동영상으로 알기 쉽게 설명해 주셔서 정말 감사합니다
반복해서 보고
완전히 이해하도록 하겠습니다 ~~
표본평균의 평균이 모집단의 평균입니다^^
표본평균과 표본평균의평균을 많이들 헷갈려 하십니다. 시청해주셔서 감사합니다.
멋지네요
궁금한 게 있는데, E((x1-u)(x2-u)) 안에 곱해진 변수들이 서로 독립이어서 나뉘어 진다고 하셨는데, 이 둘이 왜 독립인지 모르겠습니다. x1과 x2는 서로 같아질 수 없으므로 x2입장에서는 x1이 정해질 때마다 가능한 수가 달라질 텐데 독립이 되는가요? 7번 강의도 듣고왔는데, 예를들어 X=1,2,3 Y=1,2,3에서 E(XY)를 구한다고 했을 때 X와Y는 다르다는 조건이 있다고 가정하면 E(XY)=11/3 이 되어서 E(X)E(Y)=4와 값이 달라지는데, 여기부분이 잘 이해가지 않네요 ㅜ 4:48
복원 추출을 가정하기 때문에 같아질 수 있습니다
아래 링크 참고하세요
ua-cam.com/video/jjwXRvw1mlw/v-deo.html
영상 잘 봤어요~^^
강의 잘봤습니다. 5분55초경 크기가 1인 표본의 분산이란 표현은 잘못된 표현 아닌가요? 표현하신 x1은 표본의 원소 x1을 의미하는것이지 개별표본집단을 의미하는게 아니기 때문에 틀린 표현 아닐까요? 표본의 크기란 표본을 구성하는 원소수를 의미하는건데 아무리 생각해도 잘 이해가 안되네요.
복원추출을 가정했기 때문에 가능합니다. 첫번째 원소를 모집단의 모든 원소가 될 수 있는 확률변수로 해석한 것입니다
여기서 o^2/n 에서 n은 표본의 크기인가요? 아니면 추출한 표본의 개수인가요?
표본의 크기입니다
좋은 강의 감사합니다!
감사합니다~
궁금한게있는데.. 표본분산이랑 표본평균의 분산이랑은 다른건가요? 표본분산은 모분산을 n-1로 나눈건가요???
표본분산은
뽑은 표본에서 구한 분산입니다.
표본평균의 분산은
무한히 많은 표본을 뽑았다고 가정했을 때 표본평균들의 분산입니다
QnA 영상으로 만들어드리겠습니다
덕분에 강의 잘 듣고있습니다
궁금한 사항이 있는데 강의중에 "크기가 1인 표본의 기댓값은 뮤(모평균)이다" 라고 말씀하셨는데 왜 그런지 알 수 있을까요?
7강에서 설명합니다 ~
강의 이해쏙쏙하게 듣고 있는데 혹시
E(X바의 제곱)은 뭔지 알 수 있을까요?
(표본평균의 제곱)의 기댓값이요
따로 정의된 통계량은 없을겁니다.
분산을 구할 때 사용됩니다.
V(X)=E(X^2)-E(X)^2
@@eostatistics 답변 감사합니다.
와우감사합니다
안녕하세요 영상 잘 보고 있습니다 고3학생인데 이번에 탐구주제로 이 증명을 하려고 해요! 혹시 여기서 더 나아가 더 탐구해볼만한 내용이 있을까요? (진로는 환경인데 환경과 통계를 제 정보에서 찾기는 어려운 거 같아요... 꼭 진로랑 관련되서 하지 않아도되구요)
탐구라고만 말씀하시니 맥락을 모르겠습니다. 어떤 탐구를 말씀하시는 건가요?^^
교내 탐구과제발표대회를 준비하고 있습니다!
위 증명의 경우 고등학교 책에 없어서 증명해보려구 하는데 추가적으로 알아볼만한 내용이 있나 궁금해서 여쭤봤습니다
위 수식은 표본평균의 분포를 구할때 사용됩니다.
관련 추가내용은
중심극한정리 증명
정규분포 유도
정도가 있겠네요. "표본평균의 분포 유도" 라는 주제로 위 두가지도 함께 탐구하시면 좋을 것 같습니다.
감사합니다~! 열심히 해볼게요
3분쯤에 나오는식에서 2를 곱해야하는것 맞죠?
전체를 전개한게 아니라 전개과정을 보인 것입니다ㅎㅎ끝까지 다 전개하고 묶으면 말씀하신 것처럼 됩니다~
@@eostatistics 감사합니다~
Magnificent....