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테스트 횟수가 무한대로 증가하면 테스트 결과의 빈도 값이 해당 확률이 되며 샘플링으로 인한 오류 외에도 전체 값의 확률 분포 법칙을 정확하게 반영합니다. 전체 가치의 확률 분포 법칙은 종종 인구 분포라고 불립니다.

모집단은 조사 대상의 모든 개체를 의미하고, 개인은 모집단 내 조사 대상의 각 개체를 말하며, 표본은 모집단 중에서 선정된 개체의 일부, 표본 크기는 개체의 수를 의미한다. 표본에 포함된 개인. 표본 분포는 모집단 분포를 추정하는 데 사용됩니다. 표본 분포는 모집단 분포와 다릅니다. 특정 그룹화 표시에 따라 모집단에서 선택된 부분 표본 용량입니다.

통계량 분포, 확률변수 함수 분포라고도 알려진 표본 분포는 표본 추정량의 분포를 의미합니다. 표본추정량은 표본의 함수로서 통계학에서는 통계량이라고 부르기 때문에 표본분포도 통계량의 분포를 의미한다.

표본 평균을 예로 들면 전체 평균의 추정치입니다. 동일한 표본 크기와 동일한 샘플링 방법으로 표본을 반복적으로 추출하면 매번 평균이 계산됩니다. 가능한 표본의 평균으로 형성된 것은 표본 평균의 표본 분포입니다.

확장 정보

(1) 모집단에서 무작위로 선택된 용량 n을 갖는 모든 가능한 표본의 평균은 모집단의 평균과 같습니다. 즉,

E는 평균의 기호이고,

는 표본의 평균, μ는 모집단의 평균입니다.

(2) 정규 모집단에서 무작위로 선택된 n개의 용량을 가진 모든 가능한 표본의 평균 수 분포도 정규 분포입니다.

(3) 모집단이 정규분포를 따르지는 않지만, 표본의 크기가 클 경우 모집단 μ와 σ의 표본평균을 반영한 표본분포 역시 정규분포에 가깝다.

참조 소스

바이두 백과사전 - 전체 배포

바이두 백과사전 - 샘플 배포

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