6.13: 표본추출 분포

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01:12 min
April 30, 2023

Overview

각 표본에 대해 평균, 비율 또는 표준 편차와 같은 측정된 특성을 가진 주어진 모집단에서 크기 n의 단순 무작위 표본이 주어지면 측정된 모든 특성의 확률 분포를 표본 추출 분포라고 합니다. 통계량이 한 표본에서 다른 표본으로 얼마나 달라지는지를 통계량의 표본 변동성이라고 합니다. 일반적으로 통계량의 표본 추출 변동성은 표준 오차로 측정합니다. 평균의 표준 오차는 표준 오차의 예입니다. 이는 특별한 표준 편차이며 평균의 샘플링 분포의 표준 편차로 알려져 있습니다.

이 텍스트는 <a href="https://openstax.org/books/introductory-statistics/pages/2-7-measures-of-the-spread-of-the-data"에서 발췌한 것입니다>Openstax, Introductory Statistics, Section 2.7 Measures of Spread of Data

Transcript

10개의 피커 휠을 돌리고 결과의 평균을 찾는 것을 고려하십시오. 이 과정은 20,000번 반복됩니다.

프로세스의 각 반복에 대해 얻은 표본 평균이 표시되며, 이는 정규 분포 그래프와 유사합니다.

표본 크기가 크면 분포가 정규 분포에 가까워지고 표본 평균의 평균이 모평균에 가까워집니다.

평균, 분산 또는 표본 비율과 같은 통계량의 값 분포를 표본 추출 분포라고 합니다.

평균과 마찬가지로 각 표본에 대한 분산을 구하고 오른쪽으로 치우쳐 보이는 빈도 분포를 그릴 수 있습니다.

이 경우에도 표본 크기가 크면 표본 분산의 평균이 모집단 분산에 가깝습니다.

각 표본에서 홀수의 비율을 고려하고 그래프를 그리면 분포는 대략적으로 정규 분포 패턴을 따릅니다.

평균 및 분산과 유사하게, 표본 크기가 크면 표본 비율의 평균이 모집단 비율에 가깝습니다.

Key Terms and definitions​

Learning Objectives

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