생각 작업실 The atelier of thinking

Chapter 38. 확률변수의 분산과 표준편차 1. 확률변수의 분산 일변량 자료에 대한 수치적 기술통계에서 표본들이 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 대표적인 것이 분산과 표준편차입니다. 확률변수의 산포를 알아보기 위한 분산과 표준편차를 알아낼 수 있습니다. 확률변수의 분산을 표본분산을 구하는 식으로부터 유도해 올 수 있습니다. (1) 표본분산 분산은 관측값에서 중심위치(평균)를 뺀 값을 제곱하고 그것을 모두 더한 값입니다. 표본공간은 확률실험에서 나왔고 나온 원소들을 숫자로 바꿔 주는 것이 확률변수입니다. 따라서 확률변수는 수치자료라 할 수 있습니다. 확률변수의 분산을 구할 때 일단 표본분산의 방법에서 시작합니다. 표본분산을 구하는 식은 아래와 같습니다. 표본크기를 n이라 할 때, $$ S^2 = \fr..