• Class_2022_1 . . . . 4 matches
       [[표본평균,sample_mean]] - 기대값과 다른, 기대값에 가까워질 수 있는 (큰 수의 법칙)
       [[표본평균,sample_mean]] X̅
        [[표본평균,sample_mean]]이 얼마나 [[모평균,population_mean]]에 가까운지에 대한 'confidence'. ''(신뢰도? 확신도? 확신하는 정도?)''
       // Confidence Interval of Sample Mean - [[표본평균,sample_mean]]의 [[신뢰구간,confidence_interval]] - X̅의 C.I.
• 정규분포,normal_distribution . . . . 3 matches
       [[표본평균,sample_mean]]의 [[확률분포,probability_distribution]]는 '''정규분포'''에 수렴한다. [[모집단,population]] 확률변수의 분포가 정규분포가 아니어도, 표본의 크기가 대략 30개 이상이면 표본평균의 확률분포는 정규분포를 보인다. ...CHK
       $n$ 이 커지면, 특히 30 이상이 되면, [[표본평균,sample_mean]] $\bar{X}$ 는 평균이 $\mu,$ 분산이 $\frac{\sigma^2}{n}$ 인 '''정규분포''' $N\left(\mu,\frac{\sigma^2}{n}\right)$ 을 따를 것 같은데,
       평균이 $\mu,$ 분산이 $\sigma^2$ 인 [[모집단,population]]('''정규분포'''일 필요 없음)에서, $n$ 개의 [[표본,sample]]을 뽑아서 계산한 [[표본평균,sample_mean]] $\bar{X}$ 는 $n$ 이 커질 때 $N(\mu,\frac{\sigma^2}{n})$ 을 따른다. 이것이 바로 CLT. CHK
• 중심극한정리,central_limit_theorem,CLT . . . . 3 matches
        확률변수들의 평균인 [[표본평균,sample_mean]]:
       [[표본,sample]] [[표본평균,sample_mean]] [[정규분포,normal_distribution]] [[근사,approximation]] [[적률생성함수,moment_generating_function,MGF]]
       [[모집단,population]]에서 뽑은 [[표본,sample]]이 충분히 크다면, [[표본평균,sample_mean]]의 분포는 [[정규분포,normal_distribution]]에 근사한다는 것
• 평균,mean,average . . . . 3 matches
        각각 [[모평균,population_mean]] [[표본평균,sample_mean]]
       [[모집단,population]] and [[표본,sample]]의 산술평균 - Srch:population_mean Srch:sample_mean - esp. population_arithmetic_mean sample_arithmetic_mean
       [[표본평균,sample_mean]] $\bar{x}$ - [[표본,sample]]의 평균? chk
• 기대값,expected_value . . . . 2 matches
       [[표본평균,sample_mean]]은 '''기대값'''과 다르다. '''기대값'''은 고정된 값이며 표본평균은 무작위에 의존한다.
       [[표본평균,sample_mean]]: an average of random samples from repeated experiments.
• 통계,statistics . . . . 2 matches
       ||[[평균,mean,average]] ||[[모평균,population_mean]] μ ||[[표본평균,sample_mean]] X̅ ||
       [[표본평균,sample_mean]]
• WikiSandBox . . . . 1 match
       // [[표본평균,sample_mean]] [[표본표준편차,sample_standard_deviation]]
• 대표값,평균값,중앙값,최빈값 . . . . 1 match
       중심위치로 가장 많이 사용되는 통계값은 [[표본평균,sample_mean]]
• 변동계수,variation_coefficient . . . . 1 match
       '''변동계수''' = [[표본표준편차,sample_standard_deviation]] / [[표본평균,sample_mean]]
• 상관계수,correlation_coefficient . . . . 1 match
        * 각 vector의 [[표본평균,sample_mean]]을 구해서, 0이 아닌(??) 각 원소에서 빼주어 [[정규화,normalization]]하고,
• 체비셰프_부등식,Chebyshev_s_inequality . . . . 1 match
       데이터 집합 $x_1, x_2, \cdots, x_n$ 의 [[표본평균,sample_mean]]과 [[표본표준편차,sample_standard_deviation]]를 $\bar{x}, s$ 라고 하자 ( $s>0$ ). $S_k$ 를 다음과 같이 정의한다.
• 표본,sample . . . . 1 match
       ||평균 mean ||[[모평균,population_mean]] μ ||[[표본평균,sample_mean]] ||
• 표준편차,standard_deviation . . . . 1 match
       [[표본평균,sample_mean]] X̅를 가지고 계산

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