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사회조사분석사를 독학하면서, 기출문제로 3회 이상 나온 영역만 골라서 요약하였습니다.
사회통계 - 확률 및 확률변수입니다.
이항분포
- 이항확률변수 : 확률실험에서 나타날 수 있는 기본결과가 두 가지뿐일 경우가 있다. 확률실험을 몇 번 실행하여 어떤 한 가지 결과가 나오는 수를 변수값으로 부여할 때 이 변수를 이항확률변수라 한다.
- 이항확률분포 : 이항확률변수의 분포는 특정한 확률분포를 갖게 되는데 이러한 분포를 이항확률분포라 한다.
정규분포의 특징
- 모양과 위치는 분포의 평균과 표준변차로 결정된다.
- 정규분포의 확률밀도함수는 평균을 중심으로 대칭적 종모양의 형태를 가진다.
- 첨도는 3, 왜도는 0이다.
- 분포의 평균과 표준편차가 어떠한 값을 가지더라도 정규곡선과 X축 사이의 전체면적은 1이다.
- 정규분포는 자연현상이나 사회현상의 대부분, 특히 관찰대상의 수가 클수록 그 분포는 정규분포와 유사하다.
- 이항분포의 확률 근사치를 계산하는 데 매우 유용하다.
- 개별치의 확률분포가 정규분포가 아니더라도 표본평균의 분포, 특히 표본의 크기가 클수록 그 분포는 정규분포에 가까워진다.
표준화
개별값을 표준척도로 바꾸는 작업
Z=(확률변수 값 - 평균) / 표준편차
중심극한정리
- 대수의 법치 : 표본의 크기가 커길수록 표본평균은 모집단의 평균에 가까워진다.
- 모집단이 정규분포일 때
- 평균의 표본분포는 표본크기에 n에 상관없이 정규분포를 한다.
- 표본분포의 평균은 모집단의 평균과 일치하며, 표본분포의 분산은 모집단의 분산을 표본의 크기 n으로 나눈 것과 같다.
- 중심극한정리 : 중심극한정리에 따르면 정규분포를 하지 않는 모집단으로부터 표본을 뽑는다 하더라도 표본이 크다면 정규분포를 하는 모집단에서 뽑는것과 동일한 결과를 가져온다.
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