중복 순열이라는 의미는 모집단에서 n개의 원소를 추출할 때 1개 뽑은 후에 다시 집어넣고 뽑고하여 n개를 뽑는다는 의미인가요? 저는 통계 전문가가 아니지만 상식선에서 그건 아니라고 봅니다. 즉, 모집단이 10,000 명이고 표본1이 100명(n=100)이면 그냥 10,000명중 중복없이 100명 뽑는 것 아닌가요? 다만 표본과 표본간에서는 중복이 맞는 것 같습니다. 표본2인 100명을 뽑을 때는 표본1의 100명을 다시 모집단에 넣은 후에 뽑은 것이지요. 제 말이 틀렸으면 관련 링크 알려주시면 제가 살펴보도록 하겠습니다.
표준 편차의 예 한글반의 평균키 민수 예진 진호 등 171 160 180 라고 했을 때 이 표본 내에서 민수를 변수(변할수 있는 값)라고 부르는 것이고 이 변수들의 평균값을 구한 뒤 변수-평균값이 편차라고 함 그리고 그 편차를 모두 더하면 0이되기 때문에 제곱한 것 ->평균값으로부터 떨어져 있는 정도를 알 수 있음 -> 진호의 경우 민수보다 편차가 크다 그 다음 이 편차의 평균을 알아보고 싶은데 편차를 모두 다 더하면 0이 되기 때문에 이를 제곱하여 더함-> 편차 제곱이라고 부름 그리고 이 편차제곱들을 다 더해서 평균을 구한게 분산이라고 함-> 분산(값들이 평균을 중심으로 분산되어 있는 정도)이 편차의 평균이기 때문에 이 분산(편차의 평균 값)이 크면 집단이 이질적이다/ 분산(편차의 평균 값)이 작으면 집단이 동질적이라고 함 근데 원래의 표본의 평균과 단위가 다르니 루트를 씌워 단위를 같게 해준게 표준편차(즉, 분산에 루트) 편차의 평균 값을 냈고 기존의 단위도 동일하게 맞췄으니 이 값을 편차의 표준으로 하자해서 표준편차가 됨! 마찬가지 설명으로 표준편차가 크면 집단이 이질/ 작으면 동질적이라고 볼 수 있음 표준오차 그런데 이렇게 집단이 작으면 문제가 적지만 대한민국의 평균키라고 했을 때 대한민국의 모든 사람들의 키를 조사할 수 없으니 표본을 뽑게됨 근데 이 표본도 여러 차례 뽑아보면 각 표본끼리도 차이가 있음 표본 1의 경우 평균키가 174였다면 표본 2는 175 표본 3은 174.4 표본 4는 175.5 이런 식으로 그러면 표본들의 평균 값에 차이가 생기는 데 이를 오차라고 부름(각 표본의 평균값- 모든 포본의 평균값(모집단의 평균값)/174(표본1)-174.7=-0.7)) 이 오차들을 통해서 평균 값으로부터 얼마나 떨어져 있는지(분산 정도? 집단이 이질? 동질?)을 알아보기 위해 (표준의 평균은 표준을 계속 뽑아서 평균값을 구할수 있기 때문에 변할 수 있는 값이다) 이 오차들을 모두 구한 뒤 그냥 다 더하면 0이 되기 때문에 제곱을 해줌-> 오차제곱 오차제곱의 평균값을 구함-> 분산? 분산을 원래 단위와 동일하게 제곱근 해주고 이를 오차의 평균값을 구했고 단위를 동일하게 해줬으니 표준오차라고 부르자! 이게 맞나요?
오차와 편차는 다른 의미가 아닙니다. 편차란 우연적 차이를 갖고 있는 변수들이 집합할때 변수들과 기준값의 치우쳐진 차이를 의미하는 것으로 의미없는 차이를 오차, 의미를 부여하는 차이를 효과라고 하는 것입니다. 일상적 용어와 전공용어의 차이는 없읍니다. 다만 전공에서 사용하는 용어는 일반용어 사용과는 달리 정확히 이해하고 곰씹은 후에 정의한후 사용해야 혼선이 오지 않지요.
@@eostatistics 네 저도 그런 줄 알았는데, 저 영상의 6분 48초 부분에 표준오차는 분자에 'sigam'를 쓰지 않고 's'를 써야하며, 'sigma/루트n'은 표본평균의 표준편차를, 's/루트n'은 표본평균의 표준오차를 나타낸다고 하더라고요. 어떤게 정확한 개념인지 확실하게 알고 싶어서 질문드렸습니다. 덕분에 통계 공부를 수월하게 하고 있어서 감사한 마음입니다. 바쁘시겠지만 답글 달아주시면 감사드리겠습니다.
되고 안되고의 문제는 아니고. 어떤 정의가 더 의미를 잘 전달하느냐는 선택의 문제인것 같습니다. 저는 위키 정의가 더 편합니다. en.wikipedia.org/wiki/Standard_error (모평균에 대한) 표준오차 = sigma/n 표준오차의 추정량 = s/n 맞고 틀리고를 고민하시기 보다 양쪽 의도를 이해하고. 판단할 수 있게 되시는게 좋을 것 같아요~
본질선생님, 강의에서 많이 배우고 있습니다. 표준오차를 사용(이용/활용)하는 어플리케이션 또는 검정의 예를 알려주실 수 있으신지요? 제가 말씀 드리는 어플리케이션 또는 검정의 예는 아래와 같습니다. 선거예즉, T검정, F검정, ANOVA (Analysis of Variance : 분산분석, 변량분석),다변량 해석, Z test, 카이제곱 검정 (χ² Test), 상관분석(Correlation), 회귀분석(Regression) 등등입니다.
저렇게 설명하는데 감사하다고 하는 사람들 중 하나인 저는, 오류의 가능성에도 "불구하고" 자신의 시간을 할애해 보다 많은 사람들과 통계 지식을 논의하고 배울 수 있는 공간을 마련해준 동료(peer)연구자에 감사한 것입니다. 즉, 업로드된 영상만으로 최고의 정확성과 엄밀성을 기대하고 강의를 듣는것은 아닙니다. 강의중엔 오류가 나타날 수 있으며, 그렇기 떄문에 댓글창에 달린 질문들이나 다른 통계 전공 서적과 비교 검토하면서 학습하고 있습니다. 이러한 과정에서 드러난 오류는 논의와 수정의 대상일 수 있으나, 타인의 '감사'의 '감정'을 반박하는 근거는 아닐 것입니다.
어느 통계수업이나 통계량(표본)과 모수(모집단)사이 관계를 설명할때 n개의 샘플을 복수로 추출하여 표본평균의 평균은 모평균에 수렴, 표준오차는 모포준편차/n^(1/2) 에 수렴한다고 합니다. 그런데 막상 이후 예시문제들은 모두 n개의 단일 샘플을 추출하여 표본평균의 평균 vs 모평균, 표준오차 vs 모표준편차 간 상기 관계식을 적용하여 문제를 풀고 있습니다. 단일 샘플링을 하면 일개 샘플의 평균값과 표준오차가 아닌 표준편차 값이 나오는데 이를 복수로 샘플링하여 증명된 E(X)=m, V(X)=sigma^2/n 경우의 식을 적용하는게 논리적으로 이해가 되지 않습니다. 실제로 여론조사도 샘플링을 복수로 여러번 하지 않고 단일 샘플링을 할텐데요.... 암튼 통계량과 모수관계를 보여줄때는 여러번 복수로 샘플링하여 그 관계를 증명하지만 실제 예시문제는 단일 샘플링하여 (복수 샘플링한 경우의 공식을) 활용하는게 도무지 이해가 되지 않습니다.
통계의 본질 EOStatistics 문의에 너무 성실히 답해 주셔서 감사합니다. 어느통계 강의보다 명쾌하여 통계입문의 바이블이 될거 같습니다. 추가문의는... 샘플링을 여러번 시행하여 각 평균들의 평균을 구해보면 모 평균에 수렴합니다. 엑셀로 시뮬레이션 해보니까 실제로 그렇습니다. 평균들을 가지고 다시 평균을 낸 값이니까요. 그런데 단일 샘플링을 한 한개 표본의 평균값이 모평균에 수렴한다고 하는건 별개의 이야기 같습니다. 단일 표본의 평균값과 (편차가 크게 줄어든) 평균들의 평균 값은 상이 하지 않나하는 의문이 남습니다. 따라서 단일 샘플링를 한 한개의 표본의 평균값이 모평균에 수렴한다고 하는건(논리의 비약??? or missing link in logic) 마치 논리 전개상 불연속점이 존재하는거 같아 여전히 애매한 부분이 남습니다. ㅠㅠ...
통계의 본질 EOStatistics 앗 그럼 제가 지금껏 이해를 잘못하고 있었나요? ...모평균 추정 시 실제로는(예를들어 여론조사 시) 단일 샘플링을 하여 그 샘플의 평균으로 부터 모평균을 추정하는걸로 이해하고 있었는데요. 예를들어 단일 샘플(size가 충분)의 평균이 t 라고 하면 모평균은(95% 신뢰수준에서) t+ - 1.96* s/sqroot n [실제로는 모 평균 , 모표준편차를 모르니 sigma 대신 표본표준편차 s 사용] 역시 단일 샘플링을 하면 표준오차가 아닌 단일 표본의 표준편차를 사용하는데 (여기서도 역시 이전 문의사항에서도 언급했듯이 통계량과 모수 관계를 설명할때는 복수 샘플링의 표준오차 개념을 사용하고 있고 실제 여론조사나 통계학에서 모수 추정문제들은 단일 샘플링을 가정하고 있어 배우는 사람들이 엄청 헷갈려 하고 있는듯 합니다)
신뢰구간과 신뢰수준에 대한 오해 때문에 비롯된 혼란입니다. 95%신뢰수준으로 추정한 신뢰구간은 모평균이 해당 구간 내에서 발견될 확률이 95%라는 말이 아닙니다. 하나의 표본을 뽑고 그 평균을 신뢰구간에 대입해서 구간을 구하는 행위를 100번 할때 그 중 95번이 모평균을 포함하도록 설정된 구간을 정의했고, 거기다가 우리가 뽑은 하나의 표본평균을 대입한 결과를 보여줄 뿐입니다. 이 오해를 풀면 해결되실겁니다. 오늘 내일 중으로 글로 정리해서 링크 달아놓겠습니다~표본표준편차를 대신 사용하는 의문에 대한 답변도 넣어놓겠습니다
그런데 표준오차를 표본평균의 표준편차라고 해도 되나요? 표본오차 수식을 보면 표본평균과 모평균 차이의.제곱을 루트로 한 값인데, 그렇다면 표본평균의 평균을 곧 모평균이라고 할수 있는지 궁금합니다. 이 말이 성립되어야 표본평균의 표준편차를 표준오차라고 할수 있지 않나 해서요!
@@eostatistics 그러면 통계학에서는 평균과 기대값이 완전히 같은 용어로 동작하나요? 해당영상을 보고 나서도 최종적으로는 표본평균의 기대값이 모평균과 같다고 결론을 내리니까요 표본평균의 기대값이 모평균과 같다 표본평균의 평균이 모평균과 같다 이 두 명제가 참이면 기대값과 평균이 같다라는 명제가 도출되는듯해서 질문 드려요
저렇게 설명하는데 감사하다는 사람들 뭐지? n개 중복 순열로 추출하는 건데 세트로 뽑다니 단단히 잘못알고 있네
특별한 언급이 없다면 복원추출을 의미합니다. 좋은 지적이라 다른분들도 참고하시라고 고정해놓겠습니다.
말 이쁘게 합시다^^
중복 순열이라는 의미는 모집단에서 n개의 원소를 추출할 때 1개 뽑은 후에 다시 집어넣고 뽑고하여 n개를 뽑는다는 의미인가요?
저는 통계 전문가가 아니지만 상식선에서 그건 아니라고 봅니다.
즉, 모집단이 10,000 명이고 표본1이 100명(n=100)이면 그냥 10,000명중 중복없이 100명 뽑는 것 아닌가요?
다만 표본과 표본간에서는 중복이 맞는 것 같습니다. 표본2인 100명을 뽑을 때는 표본1의 100명을 다시 모집단에 넣은 후에 뽑은 것이지요.
제 말이 틀렸으면 관련 링크 알려주시면 제가 살펴보도록 하겠습니다.
설명 아주 알기 쉽게 잘 하시네요. 저도 통계학 공부했는데 이렇게 쉽고 정확하게 설명하는 분 많지 않아요. 감사합니다.
표준 편차의
예 한글반의 평균키
민수 예진 진호 등
171 160 180
라고 했을 때 이 표본 내에서 민수를 변수(변할수 있는 값)라고 부르는 것이고
이 변수들의 평균값을 구한 뒤
변수-평균값이 편차라고 함 그리고 그 편차를 모두 더하면 0이되기 때문에 제곱한 것
->평균값으로부터 떨어져 있는 정도를 알 수 있음 -> 진호의 경우 민수보다 편차가 크다
그 다음 이 편차의 평균을 알아보고 싶은데
편차를 모두 다 더하면 0이 되기 때문에
이를 제곱하여 더함-> 편차 제곱이라고 부름
그리고 이 편차제곱들을 다 더해서 평균을 구한게 분산이라고 함-> 분산(값들이 평균을 중심으로 분산되어 있는 정도)이 편차의 평균이기 때문에 이 분산(편차의 평균 값)이 크면 집단이 이질적이다/ 분산(편차의 평균 값)이 작으면 집단이 동질적이라고 함
근데 원래의 표본의 평균과 단위가 다르니 루트를 씌워 단위를 같게 해준게 표준편차(즉, 분산에 루트)
편차의 평균 값을 냈고 기존의 단위도 동일하게 맞췄으니 이 값을 편차의 표준으로 하자해서
표준편차가 됨!
마찬가지 설명으로 표준편차가 크면 집단이 이질/ 작으면 동질적이라고 볼 수 있음
표준오차
그런데 이렇게 집단이 작으면 문제가 적지만
대한민국의 평균키라고 했을 때
대한민국의 모든 사람들의 키를 조사할 수 없으니 표본을 뽑게됨
근데 이 표본도 여러 차례 뽑아보면 각 표본끼리도 차이가 있음
표본 1의 경우 평균키가 174였다면
표본 2는 175
표본 3은 174.4
표본 4는 175.5
이런 식으로 그러면 표본들의 평균 값에 차이가 생기는 데 이를 오차라고 부름(각 표본의 평균값- 모든 포본의 평균값(모집단의 평균값)/174(표본1)-174.7=-0.7))
이 오차들을 통해서 평균 값으로부터 얼마나 떨어져 있는지(분산 정도? 집단이 이질? 동질?)을 알아보기 위해
(표준의 평균은 표준을 계속 뽑아서 평균값을 구할수 있기 때문에 변할 수 있는 값이다)
이 오차들을 모두 구한 뒤 그냥 다 더하면 0이 되기 때문에 제곱을 해줌-> 오차제곱
오차제곱의 평균값을 구함-> 분산?
분산을 원래 단위와 동일하게 제곱근 해주고 이를 오차의 평균값을 구했고 단위를 동일하게 해줬으니 표준오차라고 부르자!
이게 맞나요?
네 맞게 이해하신 것 같아요~
대학원생인데 몇번을 들어도 이해가 되지 않는데요. 방법이 없나요? 계속 실험하고 그래프를 그려야 되는데
너무 걱정됩니다.
손으로 푸는 통계가 더 기초강의라 그걸 들어보시는걸 추천드려요. 재생목록에 있습니다.
데이터 처리나 통계분석관련해서 궁금하신건 메일로 질문주시면 제가 아는 한에서 답해드릴게요.
3:44 표준오차라는 것은
표준오차가 표본평균의 표준편차라 하셨는데 그럼 SE, Standard Error와 SEM, Standard Error of the mean은 같은 용어인가요?
사랑해요...이렇게 유익한 영상 너무 좋아요ㅜㅜㅠ유익한데다가 너무 이해가 잘가....
감사합니다!
표준 오차 공식에서 표본의 크기는 만약 표본이 여러개일때 그 표본들의 크기를 모두 합한 값인가요? 아니면 표본들의 개수를 의미하는 것인가요??
표본 하나의 크기입니다~
오차와 편차는 다른 의미가 아닙니다. 편차란 우연적 차이를 갖고 있는 변수들이 집합할때 변수들과 기준값의 치우쳐진 차이를 의미하는 것으로 의미없는 차이를 오차, 의미를 부여하는 차이를 효과라고 하는 것입니다. 일상적 용어와 전공용어의 차이는 없읍니다. 다만 전공에서 사용하는 용어는 일반용어 사용과는 달리 정확히 이해하고 곰씹은 후에 정의한후 사용해야 혼선이 오지 않지요.
안녕하세요, 혹시 th-cam.com/video/kNHrOEavGuI/w-d-xo.html 여기서는 '시그마/루트n'은 표본평균의 표준편차지, 표본평균의 표준오차가 아니라고 하는데.. 어떤 영상이 맞는건지 질문드리고 싶습니다.
같은 얘기한거 아닌가요?
표준오차 = 표본평균의 표준편차
저도 이렇게 얘기했어요~
@@eostatistics 네 저도 그런 줄 알았는데, 저 영상의 6분 48초 부분에 표준오차는 분자에 'sigam'를 쓰지 않고 's'를 써야하며, 'sigma/루트n'은 표본평균의 표준편차를, 's/루트n'은 표본평균의 표준오차를 나타낸다고 하더라고요. 어떤게 정확한 개념인지 확실하게 알고 싶어서 질문드렸습니다. 덕분에 통계 공부를 수월하게 하고 있어서 감사한 마음입니다. 바쁘시겠지만 답글 달아주시면 감사드리겠습니다.
되고 안되고의 문제는 아니고. 어떤 정의가 더 의미를 잘 전달하느냐는 선택의 문제인것 같습니다. 저는 위키 정의가 더 편합니다.
en.wikipedia.org/wiki/Standard_error
(모평균에 대한) 표준오차 = sigma/n
표준오차의 추정량 = s/n
맞고 틀리고를 고민하시기 보다 양쪽 의도를 이해하고. 판단할 수 있게 되시는게 좋을 것 같아요~
@@eostatistics 아 그런 의미군요, 좀 더 공부해봐야겠습니다. 설명해주셔서 감사드립니다!
본질선생님, 강의에서 많이 배우고 있습니다.
표준오차를 사용(이용/활용)하는 어플리케이션 또는 검정의 예를 알려주실 수 있으신지요?
제가 말씀 드리는 어플리케이션 또는 검정의 예는 아래와 같습니다.
선거예즉, T검정, F검정, ANOVA (Analysis of Variance : 분산분석, 변량분석),다변량 해석, Z test, 카이제곱 검정 (χ² Test), 상관분석(Correlation), 회귀분석(Regression) 등등입니다.
모수적 방법의 검정이라면
대부분 표준오차를 사용할겁니다.
저렇게 설명하는데 감사하다고 하는 사람들 중 하나인 저는, 오류의 가능성에도 "불구하고" 자신의 시간을 할애해 보다 많은 사람들과 통계 지식을 논의하고 배울 수 있는 공간을 마련해준 동료(peer)연구자에 감사한 것입니다. 즉, 업로드된 영상만으로 최고의 정확성과 엄밀성을 기대하고 강의를 듣는것은 아닙니다. 강의중엔 오류가 나타날 수 있으며, 그렇기 떄문에 댓글창에 달린 질문들이나 다른 통계 전공 서적과 비교 검토하면서 학습하고 있습니다. 이러한 과정에서 드러난 오류는 논의와 수정의 대상일 수 있으나, 타인의 '감사'의 '감정'을 반박하는 근거는 아닐 것입니다.
동감합니다
안녕하세요 자주 헷갈리는 개념이라 영상찾아들어왔는데 설명 너무 좋아요 ㅎㅎ (목소리도 좋아요) 제 블로그에 링크좀 달아놓으려고 하는데, (제가 자주 보려고) 혹시 안되면 댓글로 삭제해달라고 하시면 바로 삭제할게요! 감사합니다. :-)
감사합니다. 그렇게 하셔요~
진짜 잘 설명해주셨네요.. 감사합니다.
2:48
3:46
4:42 ⭐
강의가 굉장하네요,,, 값이 어디서 튀어 나오는지, Population과 Sample을 잘 구분짓고 설명하는 게 흔한 인도 아재들보다 훨 좋네요. 감사합니다.
실험값 정리 → 결과 신뢰성 의문 → 엑셀에서 오착막대 그어 봄 → 표준오차 등장 → (구글링) → 여기까지 와서 마무리.
님 최고!
감사합니다!
캬 명쾌합니다
03:24 에 추정값은 표본평균을 말하는건가요? 표본평균이랑 모평균은 같아서 빼면 0이되는거아닌가용😢 알려주세요
표본평균입니다.
표본평균과 모평균은 같지 않습니다.
표존평균의 평균과 모평균이 같습니다
@@eostatistics 감사합니다 제가 헷갈렸네요 🔥👍
어느 통계수업이나 통계량(표본)과 모수(모집단)사이 관계를 설명할때 n개의 샘플을 복수로 추출하여 표본평균의 평균은 모평균에 수렴, 표준오차는 모포준편차/n^(1/2) 에 수렴한다고 합니다.
그런데 막상 이후 예시문제들은 모두 n개의 단일 샘플을 추출하여 표본평균의 평균 vs 모평균, 표준오차 vs 모표준편차 간 상기 관계식을 적용하여 문제를 풀고 있습니다. 단일 샘플링을 하면 일개 샘플의 평균값과 표준오차가 아닌 표준편차 값이 나오는데 이를 복수로 샘플링하여 증명된 E(X)=m, V(X)=sigma^2/n 경우의 식을 적용하는게 논리적으로 이해가 되지 않습니다. 실제로 여론조사도 샘플링을 복수로 여러번 하지 않고 단일 샘플링을 할텐데요.... 암튼 통계량과 모수관계를 보여줄때는 여러번 복수로 샘플링하여 그 관계를 증명하지만 실제 예시문제는 단일 샘플링하여 (복수 샘플링한 경우의 공식을) 활용하는게 도무지 이해가 되지 않습니다.
비슷한 질문을 많이 받아서 이번 기회에 글로 작성해보았습니다. 읽어보시고 이해 안되시면 다시 답글 부탁드립니다. 모든 분들이 이해하실 수 있을 때까지 글을 개선해 볼 생각입니다.
hsm-edu.tistory.com/903
통계의 본질 EOStatistics
문의에 너무 성실히 답해 주셔서 감사합니다.
어느통계 강의보다 명쾌하여 통계입문의 바이블이 될거 같습니다. 추가문의는...
샘플링을 여러번 시행하여 각 평균들의 평균을 구해보면 모 평균에 수렴합니다. 엑셀로 시뮬레이션 해보니까 실제로 그렇습니다. 평균들을 가지고 다시 평균을 낸 값이니까요. 그런데 단일 샘플링을 한 한개 표본의 평균값이 모평균에 수렴한다고 하는건 별개의 이야기 같습니다.
단일 표본의 평균값과 (편차가 크게 줄어든) 평균들의 평균 값은 상이 하지 않나하는 의문이 남습니다.
따라서 단일 샘플링를 한 한개의 표본의 평균값이 모평균에 수렴한다고 하는건(논리의 비약??? or missing link in logic) 마치 논리 전개상 불연속점이 존재하는거 같아 여전히 애매한 부분이 남습니다. ㅠㅠ...
@JB Park 단일표본의 평균을 모평균으로 보면 안됩니다. 모평균으로 수렴시키지도 않습니다. 혹시 어떤 자료(혹은 책)에서 보셨는지 알려주실 수 있을까요?
통계의 본질 EOStatistics
앗 그럼 제가 지금껏 이해를 잘못하고 있었나요? ...모평균 추정 시 실제로는(예를들어 여론조사 시) 단일 샘플링을 하여 그 샘플의 평균으로 부터 모평균을 추정하는걸로 이해하고 있었는데요.
예를들어 단일 샘플(size가 충분)의 평균이 t 라고 하면 모평균은(95% 신뢰수준에서) t+ - 1.96* s/sqroot n
[실제로는 모 평균 , 모표준편차를 모르니 sigma 대신 표본표준편차 s 사용]
역시 단일 샘플링을 하면 표준오차가 아닌 단일 표본의 표준편차를 사용하는데
(여기서도 역시 이전 문의사항에서도 언급했듯이 통계량과 모수 관계를 설명할때는 복수 샘플링의 표준오차 개념을 사용하고 있고 실제 여론조사나 통계학에서 모수 추정문제들은 단일 샘플링을 가정하고 있어 배우는 사람들이 엄청 헷갈려 하고 있는듯 합니다)
신뢰구간과 신뢰수준에 대한 오해 때문에 비롯된 혼란입니다.
95%신뢰수준으로 추정한 신뢰구간은 모평균이 해당 구간 내에서 발견될 확률이 95%라는 말이 아닙니다. 하나의 표본을 뽑고 그 평균을 신뢰구간에 대입해서 구간을 구하는 행위를 100번 할때 그 중 95번이 모평균을 포함하도록 설정된 구간을 정의했고, 거기다가 우리가 뽑은 하나의 표본평균을 대입한 결과를 보여줄 뿐입니다. 이 오해를 풀면 해결되실겁니다.
오늘 내일 중으로 글로 정리해서 링크 달아놓겠습니다~표본표준편차를 대신 사용하는 의문에 대한 답변도 넣어놓겠습니다
그 HSM통계 채널이랑 같은 분이신가요?
목소리가 같고 똑같이 구독되어있는데 ..
네 채널명을 바꿨습니다. 설명란에 써놓아야겠네요^^
그런데 표준오차를 표본평균의 표준편차라고 해도 되나요? 표본오차 수식을 보면 표본평균과 모평균 차이의.제곱을 루트로 한 값인데, 그렇다면 표본평균의 평균을 곧 모평균이라고 할수 있는지 궁금합니다. 이 말이 성립되어야 표본평균의 표준편차를 표준오차라고 할수 있지 않나 해서요!
네 맞습니다. 표본평균의 평균이 모평균입니다. 아래영상 참고해주세요~
th-cam.com/video/Je62uPML0L0/w-d-xo.html
@@eostatistics 그러면 통계학에서는 평균과 기대값이 완전히 같은 용어로 동작하나요? 해당영상을 보고 나서도 최종적으로는 표본평균의 기대값이 모평균과 같다고 결론을 내리니까요
표본평균의 기대값이 모평균과 같다
표본평균의 평균이 모평균과 같다
이 두 명제가 참이면 기대값과 평균이 같다라는 명제가 도출되는듯해서 질문 드려요
의미를 나눌수도 있구요. 의미가 통하면 그냥 혼용해서 사용하면 될거같아요.
아래 글 참고해주세요
hsm-edu.tistory.com/m/1079
이 강의가.젤나음
마지막 요약까지 굿
몇번 다시보게 되네요 ㅎㅎ 알찬 영상 감사합니다
감사합니다^^
정말 너무 유익했습니다! 이해가 팍팍됩니다
감사합니다^^
4:18
감사합니다
머신러닝도 하신다니 기대됩니다.ㅎ
정말 감사합니다!!
감사합니다^^
3:10
오차의 제곱의 평균을 루트씌워주면 표준오차
편차의 제곱의 평균을 루트 씌워주면 표준편차니깐
즉 표준오차란 표본 평균의 표준편차
너무 어럽게 설명하십니다