표본 평균과 분산

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표본 평균(標本 平均, sample mean)과 표본 분산(sample covariance)은 표본의 평균분산이다.

표본 평균[편집]

표본 평균(sample mean)이란 모집단(population)의 모 평균(population mean)에 대비되는 개념으로서 이산 확률 분포연속 확률 분포에서 다루었던 확률 변수에 대해서 반(反)하여 표본들을 추출하여 그 표본들의 평균을 구하고 그 평균의 집단을 대표하는 값을 일컫는다. 그 확률의 값을 계산하는 의미로서는 쿼타(quota) 함수가 들어가며 모집단의 비율과 반대(反對)성을 의미하는 Partionism함수인 P(x)가 쓰이게 된다. Standing 가설에 의하여 증명하게 되면 논리적인 오류가 나올 수 있게 되므로 그 오류를 정정하여 쓰이게 된다.

P(x) ≤ Q(x)¶(Z-N)

표본 평균(sample mean) 는 표본의 평균이다. 모두 더한 후 n으로 나눈다.

표본 분산[편집]

표본 분산(sample covarance)은 표본의 분산이다. 모집단(population)의 분산인 모 분산(population covariance)과는 다르다.