기초 통계 정리 10-12강

본 글은 유투브 '빅데이터 분석기사 필기(통계 기초 고등수학13강 마스터)' 강의를 듣고 정리한 내용입니다.

빅데이터 분석기사 필기(통계 기초 고등수학13강 마스터)

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<모평균과 포본평균>

모집단: 알고 싶은 대상이 되는 집단

• 확률변수 $X$
• 모평균 $m$
• 모분산 $\sigma^2$
• 모표준편차 $\sigma$

표본집단: 모집단을 알기 위해 임의로 추출한 집단

• 확률분포 $\bar{X}$
• 기댓값 $E(\bar{X})=E(X)=m$
• 분산 $V(\bar{X})=\frac{\sigma^2}{n}$
• 표준편차 $\sigma(\bar{X})=\frac{\sigma}{\sqrt{n}}$

<중심극한 정리>

모분포가 정규분포이면, 표본평균 $\bar{X}$의 분포도 정규분포이다.

$$X\sim N(\mu,\sigma^2) \rightarrow \bar{X}\sim N(\mu, (\frac{\sigma}{\sqrt{n}})^2)$$

모분포에 상관없이 n이 충분히 크면(n≥30), 표본평균 $\bar{X}$의 분포도 정규분포이다. $\bar{X}\sim N(\mu, (\frac{\sigma}{\sqrt{n}})^2)$

<신뢰구간/모평균 추정>

① 모집단의 분산(표준편차)를 알고있는 경우,

• 95% 신뢰구간 $\bar{X}-1.96\frac{\sigma}{\sqrt{n}}≤\mu≤ \bar{X}+1.96\frac{\sigma}{\sqrt{n}}$
• 99% 신뢰구간 $\bar{X}-2.58\frac{\sigma}{\sqrt{n}}≤\mu≤ \bar{X}+2.58\frac{\sigma}{\sqrt{n}}$

② 모집단의 분산(표준편차)을 모르더라도 표본이 충분히 크면(n≥30),

• 95% 신뢰구간 $\bar{X}-1.96\frac{s}{\sqrt{n}}≤\mu≤ \bar{X}+1.96\frac{s}{\sqrt{n}}$
• 99% 신뢰구간 $\bar{X}-2.58\frac{s}{\sqrt{n}}≤\mu≤ \bar{X}+2.58\frac{s}{\sqrt{n}}$

③ 모집단의 분산(표준편차)을 모르고 추출하는 개수(n)가 작을 때,

$\bar{X}-(t분포)\frac{s}{\sqrt{n}}≤\mu≤ \bar{X}+(t분포)\frac{s}{\sqrt{n}}$

** s: 표본표준편차

** $s^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})$