수학/기초 통계학

[통계학] 13. 표집분포

AI 꿈나무 2020. 9. 21. 20:00
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(통계학-기본개념과 원리, 여인권)을 바탕으로 제작하였습니다.

(k-mooc 통계학의 이해1, 여인권)을 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다.

 


 

 통계량의 확률분포인 표집분포에 대해 알아보겠습니다.

 표본평균의 통계적 성질을 살펴보겠습니다.

 


1. 통계량 - statistic

 통계량은 측정 가능한 확률표본의 함수를 의미합니다.

 

 관심통계량은 다음과 같습니다.

    표본평균 : X¯ (표본비율 포함)

    표본분산 : S2 (표본표준편차)

    극한값 : X(n) ~ X(1) -> 범위 ($X_{{1)}, X_{(n)}$)

    순위(rank) : Xi의 크기 순서

 

2. 표집분포 - sampling distribution

 표집분포는 통계량의 확률분포를 의미합니다.

 

 평균 μ, 분산 σ2인 분포에서 n개의 확률표본을 추출했을 경우, 표본평균 X¯의 분포는?

E(X¯)=μ

Var(X¯)=σ2/n

SD(X¯)=σ/n

 로 구할 수 있습니다.

 여기서 SD는 : 통계량의 표준편차를 의미하는 표준오차(standard error, SE)라고 합니다.

 

 

[분포의 형태는?]

 

(1) 정규분포인 경우

 X1 ~ N(μ1,σ12), X2 ~ N(μ2,σ22)이고, X1X2가 독립이면 아래 식을 도출할 수 있습니다.

X1±X2 ~ N(μ1±μ2,σ12+σ22)

 

 이 식을 이용하면 X1,....,Xn ~ N(μ,σ2)는 다음과 같습니다.

X1+...+Xn ~ N(nμ,nσ2)

 

 이 식을 이용하면 표본평균의 분포는 다음과 같습니다.

 정규확률표본의 표본평균의 분포는 정규분포임을 알 수 있습니다.

 

 

(2) 지수족(exponential family)의 경우(정규분포 포함)

 독립인 지수족 표본들 합의 분포는 해당 지수족분포입니다.

 

 

(3) 다른 분포의 경우

 

3. 정리

 


 

 이상으로 표집분포에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.

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