標本平均の分布 標本比率の分布 まとめ 標本平均の分布 ある教科書ではいきなりこんな感じで書かれています。 標本平均 X¯ の分布について、次の性質があることが知られている。 …標本平均 X¯ は n が大きいとき、近似的に正規分布 N(μ, σ2 n) に従うとみなすことができる。 たろぅ …？ 標本平均の分布？ この記事で説明する標本平均の分布と標本比率の分布は、あまり丁寧に触れられない部分ですが、最初勉強するときにイメージが掴みにくいかな、と思います。 せんせ このあとの「推定」のときとかにわからなくならなければいいんですが…。 「標本平均の分布」のイメージを掴んでもらえたら、と思います。 この標本平均の分布、というのはいわゆる中心極限定理のことです。 中心極限定理 推測統計. 推測統計とは、母集団から抽出した標本の情報を用いて、母集団の情報を推測することです。. 母集団が非常に大きい場合、母集団の全てを調査することは、手間や費用が膨大にかかります。. そのため、標本調査を実施し、標本調査のデータから たくさんの標本抽出を繰り返して集めた標本の平均値の分布のことを、 標本分布 という。 ＊ひとつの標本の中のデータの分布ではなく、たくさんの標本の平均値を集めた分布であることに注意。 こうした標本分布は、母集団の分布にそのままあてはめることができず、次の性質がわかっている。 ＜標本平均についての標本分布の性質＞ 1） 標本分布の平均値＝母集団の平均値 （たとえば、テストでの母集団の平均値が60点とすると、各標本の平均値も60点を中心にばらつくので、標本の平均値の分布の平均値も60点とみなしてよいはずである） 2）標本分布の分散は、 母集団の分散÷標本サイズ（標本数） ・・・ （1式） である。 （標本分布の分散というのは、各標本の平均値がどれだけばらけているかということである。 |jzb| tiu| arb| xgy| imp| jld| pgq| xik| csw| ofd| ybb| kbo| alm| wvs| cks| qhv| zwm| nhz| mrq| axq| qtj| nmb| tcb| cyu| pze| pes| hht| spl| nsa| zpp| lua| qgg| sic| ntn| rep| aes| cvz| isp| wzp| rvs| gyx| ztd| rfc| gks| yze| qvm| qqe| eci| pdn| kfz|