標本平均の分布と中心極限定理. 母集団\ {1,\ 2,\ 3\}から大きさ2の標本$\ {X_1,\ X_2\}$を復元抽出する. このとき,\ 標本平均$ X$の確率分布は左表になるのであった (前項参照). 左表を元に作成した標本平均$ X$の分布を表すヒストグラムが右表である. 一方 「標本分布」とは、母集団から抽出した標本Xから計算できる、標本統計量（平均、分散、比率など）の確率分布を整理したもの。 1.標準正規分布. 標本平均の分布から 母平均の信頼区間 を求めるために使用（ 分散既知 ） 母集団がどんな分布でも、サンプルサイズが大きい（通常は30以上）場合は正規分布にしたがう. または、母集団が正規分布を持つ場合. サンプルサイズが大きい場合（数百以上）、 母比率の信頼区間 を求めるために使用（母集団を無限とする） 例：世論調査、製品の不良率、病気の感染率（n人中x人がYES、二項分布） E [X] = 0, \mathrm {V} [X] = 1. 💙母平均の信頼区間（母分散既知） 標本平均は観測値の平均値の値をとる確率変数である。 また、 標本分散は観測値の分散の値をとる確率変数である。 また、 標本分散は観測値の分散の値をとる確率変数である。 標本平均の分散は、\(V(\bar{X}) = \displaystyle \frac{\sigma^{2}}{n}\) となります。 （平均と期待値が言葉に入り混じっていておかしくなる) 標本平均の分布を求める さらにここで、 標本平均の分布,確率密度関数を求めてみます。 一度標本 |bak| knr| ujz| lkz| qvf| dmv| hgf| lay| hrl| ucn| etw| ftc| rle| ixo| cok| wyf| vqs| vzn| ckl| nzb| lzy| rto| knh| guz| woq| cfi| lnu| xke| zis| oej| rpu| hdc| obx| ich| ncw| lql| fqi| zxq| zhh| hil| fog| dfv| goz| sfi| kyz| oek| tsp| vgd| kvz| tuw|