통계학 - 표본의 분포 / 정규분포 · 표준화 · Z분포 · T분포 · 카이분포 · F분포

표본의 분포 

 

|  정규분포 

• 표본분포 중 가장 단순하면서 많이 나타나는 형태의 분포
  • 어떤 사건이 일어난 빈도(Frequency)를 계산하여 그래프로 나타내면 중심(평균)을 기준으로
    좌우가 대칭되는 분포 
    
    

 

|  표준화

• 단순한 현상은 정규분포만을 이용하여도 가능
• 복잡한 관계에 대한 분석 결과가 필요하므로, 여러 특성에 대한 분석 결과들을 서로 비교할 수 있도록 만드는 과정
  • 표준화란 기준점을 동일하게 맞추어 조사자가 자료들을 쉽게 비교할 수 있도록 만드는 과정 
  • 표준정규분포는 평균은 0, 표준편차는 1로 만든다. 

 

|  Z분포와 T분포

Z분포	T분포
시그마 - 모집단의 표준편차	S - 표본표준편차
	자유도

 

• Z분포와 T분포의 차이
  
  

  ·  자유도가 작아지면 t분포의 그래프가 점점 완만  ·  t분포의 표본의 숫자가 늘어나면 점점 z분포와      비슷한 모습으로 된다      →  대략 30개의 표본이 될수록 Z분포에 가까워진다

 

|   카이제곱 분포 

• 자유도가 늘어날수록 정규분포에 수렴하는 모양이 그려지는 것 

 

|   F 분포 

• F분포는 두 개의 분산에 관한 추론