푸른하늘님...개념을 못잡겠네요...제가 ..;; 확실하신거죠?? 이런공식이 있잖아요 모평균이 m 이고, 모분산이 sigma^2일때, 모표준편차는 sigma잖아요~ 여기서 표본2개를 추출해서 표본평균을 구하면, 표본평균에 대한 표본평균의평균 = m, 표본평균의 분산 simga^2/n, 표본평균의 표준편차는 sigma/root n 이렇게는 책에 확실하게 나와있는데요....옆에 보듯이 표본평균의 표준편차는 n이커질수록 줄어들수밖에 없는거아니에요??표본평균의 오차는 그대로일 확률이 높구요...;;
첫댓글 정확히 반대로 쓰셨습니다. 표본이 커질수록 표본평균의 표준오차는 sigma/sqrt(n)으로 줄어들고, 표본 안에서의 표준편차는 sigma로 동일(하다고 가정)합니다.
푸른하늘님...개념을 못잡겠네요...제가 ..;; 확실하신거죠?? 이런공식이 있잖아요 모평균이 m 이고, 모분산이 sigma^2일때, 모표준편차는 sigma잖아요~ 여기서 표본2개를 추출해서 표본평균을 구하면, 표본평균에 대한 표본평균의평균 = m, 표본평균의 분산 simga^2/n, 표본평균의 표준편차는 sigma/root n 이렇게는 책에 확실하게 나와있는데요....옆에 보듯이 표본평균의 표준편차는 n이커질수록 줄어들수밖에 없는거아니에요??표본평균의 오차는 그대로일 확률이 높구요...;;