ㅇㅇㅇ을 이용하면 오차한계도 줄일 수 있고 더 정확한 신뢰구간도 추정할 수 있다

불편추정량이면저 분산이 가장작은ㅇㅇㅇ이라면 더 좋다

ㅇㅇㅇ은 특정표본에서 표본오차는 존재하지만 평균적으로는 실제 모수를 과대평가하거나 과소평가하지는 않는다는 얘기다

모집단이 정규분포이지만 표준편차를 모른다면 정규분포대신 ㅇㅇㅇ를 사용한다

ㅇㅇㅇ를 이용하면 모집단의 분포를 모르더라도 x̌표본분포의 모양을 근사해 볼 수 있다

미지의 모평균ų에 대한 ㅇㅇㅇ을 설정할 수 있는데 이를 위해서는 표본평균 x̌로 부터 ㅇㅇㅇ를 가감하는 방식을 써보자 이러한 구간 설정을 위한 ㅇㅇㅇ은 보통 %로 표시하는데 90,95,99%등을 많이 사용핫다

표본평균x̌는 임의 포본인 x1.2.3.으로 부터 계산하며 이는 모평균 ų에 대한 ㅇㅇㅇ가 된다

표본의 크기가 커질수록 모수값과 가까워지는 추정량

표본평균의 표본오차를 일반회하여 표현하기 위해 표본평균의 표준편차를 구해야한다 이값은 특별히 ㅇㅇㅇ라고 부른다

추정량 표본분포의 분산에 관한 것 분산이 작을수록 더 효율적 인 추정량

표본의 크기가 더 커지면 표본평균은 아마 모평균에 더 가까워질 것이다 이것이 ㅇㅇㅇ의 근본 개념이다

추정량의 ㅇㅇㅇ는 추정량이 취할 수 있는 모든 가능한 값에 대한 확률분포이다

표본정규분포를 이용해ㅇㅇㅇ를 구할 수 있다

ㅇㅇㅇ은 모집단의 ㅇㅇㅇ을 추론하기 위해 표본으로 부터얻은 통계량이다 이에 반해 ㅇㅇㅇ은 특정 표본에서 얻어진 추정량의 구체적인 값이다

임의로 선택된 표본에 모집단의 어느 원소가 포함되느냐에 따라 표본통계량의 값을 달라지기 마련이다 이를

ㅇㅇㅇ이란 추정치와 그에 대응하는 모수와의 차이를 말한다

추정량의 기댓값과 참모수와의 차이

X̌의 포본분포에 관한 정보를 바탕으로 ų에 대한 ㅇㅇㅇ 을 할ㅈ수있다

표본크기를 알고 있다면 ㅇㅇㅇ라고 불리는 모수를 계산할 수 있다

수학적 의미에서 n이 커지면 표본비율의 범위는 점차 좁아진다 그 이유는 ㅇㅇㅇ 공식에서 n이 분모에 있기때문이다