#통계학개론

표본평균의 분포, t 분포, 자유도, 표본분산의 분포, 표본비율의 분포 www.jj.ac.kr/khlee
0:15 표본통계량
1:23 표본평균의 분포
4:26 t-분포
8:35 자유도 (t분포를 처음 발견한 고셋박사도 처음에는 자유도를 몰랐어요... 어렵지만 쉽다)
12:02 t-분포표 보는 법
14:19 엑셀에서 t-분포 확률 구하는 함수 T.DIST
17:05 표본분산의 분포(카이제곱분포)
18:13 표본비율의 분포

[@user-sk2vc7gd7p]

대학에서 통계 관련 수업을 듣는데 전혀 이해를 못하다가 교수님 강의를 들으니 이해가 쏙쏙 됩니다. 정말 감사합니다!

[@jkim7299]

너무 명쾌한 설명 감사드립니다 처음으로 자유도가 무엇인지 알게 되었네요

[@user-es6ls5fk5h]

통계에 관심이 있어서 여러 유투브 영상 봤지만 교수님 강의가 최고인것 같습니다. 감사합니다.

[@user-nl8st2mc2h]

좋은 강의 감사합니다!!

[@eskim5975]

이렇게 좋은 강의를 제공해주셔서 감사합니다! 사정이 있어 통계학을 책으로만 독학중인데요, 이해되지 않았던 부분들이 명쾌하게 풀리네요! 정말정말 감사합니다!!

[@Ssiphogam]

정말 감사합니다

[@user-eh6zt6gn2f]

자유도 엄청 고민됐었는데 덕분에 이해합니다 감사합니다

[@user-jl6ic6cb8j]

좋은 영상 감사합니다

[@lupina_hong]

감사합니다!

[@coconutmaniac]

진짜 이해 잘되네요!! 저희 교수님이셨으면 좋겠어요..^^.... 영상 감사합니다 ㅎㅎ

[@jjun2746]

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?

[@easy_statistics]

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

[@yoojinjeong6714]

자유도 이제야 이해했습니다... 쉬운 설명 감사합니다!

[@Donstopeenow]

어렵다.....통계

[@user-zm7gm2sz8g]

자유도가 15이고 위꼬리 확룰에서 a가 0.02이면 t값을 어떻게 구하나요?

[@easy_statistics]

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

[@user-yc8xw8id4b]

4분34초