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정규분포의 특징 네 가지(제7장)
5. 중심극한정리(central limit theorem)(제8장)
- 목 차 -
1. 「행정계량분석」 강의 전체를 통해 해결하기로 설정한 연구문제 및 관련한 장별 주제
2. 무작위 표본추출의 방법 다섯 가지
3. 산술평균, 분산, 표준편
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중심극한정리
1. 중심극한정리
80kg들이 포장의 쌀 한 가마니도 실제로 정확히 달아보면 80kg과 꼭 같지 않고 80kg좌우로 대칭인 분포를 따르게 됨을 쉽게 알 수 있다. 이러한 형태의 분포를 정규분포라 부른다. 뿐만 아니라, 앞장에서 본 이항분
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정규분포곡선에서 a와 b사이의 면적을 의미한다.
5. 중심극한정리(central limit theorem)(제8장)
평균(표본평균)들의 표본분포가 나타내는 표준편차를 표준오차(standard error)라고 하는데, 이 표준오차는 모집단의 표준편차를 으로 나는 것과 같다. 이
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정규분포이다. 평균값이 0이고, 표준편차가 1인 정규분포를 표준정규분포(standa
rd normal distribution)라고 하는데, 이는 정규분포를 표준화하여 다른 분포와 비교하거나, 확률값을 계산하기 용이하게 하기 위해 사용된다.
5. 중심극한정리 (central li
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분포는 정규분포를 따르게 됩니다. 이는 선거 예측, 제품 품질 관리, 의학적 연구 등에서 중요합니다.
실용적 의미:
중심극한정리는 표본 크기가 클수록 평균의 분포가 정규분포에 가까워진다는 점에서, 실제 데이터 분석 시 표본 크기를 결정
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