자유도의 개념은 이해하기가 쉽지는 않죠. t 분포는 Z분포와 카이제곱분포의 합성인데 이때 카이제곱분포의 자유도가 n-1이어서 자유도가 n-1인 t분포를 따르게 됩니다. 수학적인 내용을 설명하지 않고 자유도의 개념을 이해시키기 위해서 단순화해서 설명하는 방법을 택한겁니다. 표본분산은 편차제곱합의 기대값인데 편차를 구할 때 모평균과의 차이를 구해줘야하는데 모평균을 모르니까 표본평균과의 차이를 구해주게 되죠. 그러면 그 값은 모평균을 이용한 편차제곱합의 크기보다는 평균적으로 과소추정됩니다. 변동성이 적은거죠. 표본평균이 고정되어있기 때문에 모든 X값이 자유로운게 아니라서 그렇습니다. 제가 강의에서 애매한 표현을 해서 후회하기도 했는데 t 통계량에 표본평균이 구해져있어 표본평균의 자리가 고정된 것이 아니라 (제가 실언을 ㅜㅜ) 표본분산을 구할 때 표본평균이 고정된 값(모평균이 상수인 것처럼)으로 간주하고 계산하는데 그러면 X들의 변동성, 자유스런 정도가 감소한다는 것입니다. 답변이 되었기를... 그리고 질문해줘서 고마워요 ㅎ
대학에서 통계 관련 수업을 듣는데 전혀 이해를 못하다가 교수님 강의를 들으니 이해가 쏙쏙 됩니다. 정말 감사합니다!
너무 명쾌한 설명 감사드립니다 처음으로 자유도가 무엇인지 알게 되었네요
통계에 관심이 있어서 여러 유투브 영상 봤지만 교수님 강의가 최고인것 같습니다. 감사합니다.
이렇게 좋은 강의를 제공해주셔서 감사합니다! 사정이 있어 통계학을 책으로만 독학중인데요, 이해되지 않았던 부분들이 명쾌하게 풀리네요! 정말정말 감사합니다!!
좋은 강의 감사합니다!!
자유도 엄청 고민됐었는데 덕분에 이해합니다 감사합니다
감사합니다!
정말 감사합니다
좋은 영상 감사합니다
진짜 이해 잘되네요!! 저희 교수님이셨으면 좋겠어요..^^.... 영상 감사합니다 ㅎㅎ
표본평균을 s로 표준화해준 변수가 t분포를 따랐다는 11:44초가 이해가 어려워 질문남깁니다. t분포를 만들기 이전에 평균값이 고정되어있기 때문에 그 값을 맞추기 위해 자유도가 n-1인 것은 이해가 됐는데, 언제 평균값이 고정된 건가요?
자유도의 개념은 이해하기가 쉽지는 않죠. t 분포는 Z분포와 카이제곱분포의 합성인데 이때 카이제곱분포의 자유도가 n-1이어서 자유도가 n-1인 t분포를 따르게 됩니다. 수학적인 내용을 설명하지 않고 자유도의 개념을 이해시키기 위해서 단순화해서 설명하는 방법을 택한겁니다. 표본분산은 편차제곱합의 기대값인데 편차를 구할 때 모평균과의 차이를 구해줘야하는데 모평균을 모르니까 표본평균과의 차이를 구해주게 되죠. 그러면 그 값은 모평균을 이용한 편차제곱합의 크기보다는 평균적으로 과소추정됩니다. 변동성이 적은거죠. 표본평균이 고정되어있기 때문에 모든 X값이 자유로운게 아니라서 그렇습니다. 제가 강의에서 애매한 표현을 해서 후회하기도 했는데 t 통계량에 표본평균이 구해져있어 표본평균의 자리가 고정된 것이 아니라 (제가 실언을 ㅜㅜ) 표본분산을 구할 때 표본평균이 고정된 값(모평균이 상수인 것처럼)으로 간주하고 계산하는데 그러면 X들의 변동성, 자유스런 정도가 감소한다는 것입니다. 답변이 되었기를... 그리고 질문해줘서 고마워요 ㅎ
자유도 이제야 이해했습니다... 쉬운 설명 감사합니다!
자유도가 15이고 위꼬리 확룰에서 a가 0.02이면 t값을 어떻게 구하나요?
13:55 여기서는 자유도가 15이고 오른쪽 꼬리 확률이 0.025 인 t값을 구하는데, 만약 우측꼬리확률이 0.02인 t값을 구하려면 t분포표에서는 못구합니다. 그래서 엑셀을 이용해서 "=T.INV(0.98, 15)"이렇게 구합니다~ 16:55 참조하세요
어렵다.....통계
4분34초