통계적 추정

시작하기 전에

모집단과 표본 

표본평균의 평균과 분산

표본평균의 분포

표본비율과 표본비율의 분포

관련 예제

표본평균의 분포_난이도 중

표본평균의 본포_난이도 중

표본추출법_난이도 상

표본평균의 분포_난이도 중

표본평균의 분포_난이도 상

표본비율의 분포_난이도 하

표본비율의 분포_난이도 중

모평균의 추정

실제 문제에서는 모집단의 표준편차가 주어지지 않는 경우가 많습니다. 생각해보면 모집단의 평균을 몰라서 추정하려고 하는데, 모집단의 표준편차를 알고 있다는 것이 더 이상하기도 합니다. 그래서 대부분의 문제에서는 모집단의 표준편차 대신에 표본의 표준편차가 주어지게 됩니다. 예를 들면, "100개의 표본을 추출해서 봤더니 그 표준편차가 3이었다" 라는 식이 되겠죠. 여기서 표준편차 3은 모집단의 표준편차가 아니라 표본 100개의 표준편차인 표본표준편차가 됩니다. 이 경우 이 표본표준편차가 모집단의 표준편차를 대산하게 됩니다. 즉 모표준편차 \(\sigma\) 를 모를 때는 표본표준편차 \(s\) 가 모표준편차 \(\sigma\) 를 대신합니다.

모비율의 추정

관련 예제

모평균의 추정_신뢰구간의 길이_난이도 하

모평균의 추정_난이도 중

신뢰구간의 길이_난이도 중

모평균의 추정_신뢰구간의 의미_난이도 상

모평균의 추정_모평균과 표본평균의 차_난이도 상

모평균의 추정_신뢰도의 의미_난이도 상

최대 허용 표본오차_난이도 상