통계의 예

이 기사에서는 통계의 예가 무엇인지 설명합니다. 따라서 좋은 표본통계학자의 특징, 표본통계의 예, 기타 관련 통계 개념을 알아보겠습니다.

통계의 예는 무엇입니까?

표본 통계는 표본의 데이터로부터 계산된 통계적 측정값입니다. 따라서 표본통계량은 표본의 특성을 나타내는 값이다.

표본통계는 모집단 매개변수를 추정하거나, 표본을 설명하거나, 가설을 평가하는 데 사용됩니다.

예를 들어, 표본 평균은 모집단의 표본 값을 근사화하는 데 사용되는 표본 통계량입니다. 따라서 모집단 평균은 표본 평균 통계량을 계산하여 추정할 수 있습니다.

통계 예시의 예

이제 표본 통계의 정의를 알았으므로 개념을 더 잘 이해하기 위해 표본 통계의 몇 가지 예와 공식을 살펴보겠습니다.

샘플 평균

표본 평균은 표본에 포함된 값의 평균입니다. 표본 평균을 계산하려면 표본에 포함된 모든 값을 더한 다음 표본에 포함된 전체 데이터 수로 나누어야 합니다. 표본 평균의 기호는 다음과 같습니다.

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표본 비율

표본 비율은 표본 크기에 대한 표본의 성공적인 사례 비율입니다. 따라서 표본 비율을 계산하려면 표본의 성공 횟수를 전체 데이터 수로 나누어야 합니다. 표본 비율의 기호는 다음과 같습니다.

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표본 편차

표본 분산은 통계적 표본의 변동성을 나타내는 분산 척도입니다. 표본 분산을 계산하려면 모든 표본 잔차의 제곱을 더한 다음 표본 크기에서 1을 뺀 값으로 나누어야 합니다. 표본 분산의 기호는 s ² 입니다.

통계 표본의 속성

통계 표본에는 다음과 같은 속성이 있어야 합니다.

• 완전성 : 표본 통계는 어떻게든 해당 모집단 매개변수를 나타냅니다.
• 일관성 : 표본 크기가 증가함에 따라 표본 통계 값이 모집단 모수의 실제 값에 가까워집니다.
• 충분성 : 샘플 통계는 샘플에 대한 모든 관련 정보를 요약합니다.
• 공평성 : 표본 통계의 편향은 예상 값과 매개변수의 실제 값 간의 차이로 정의됩니다. 따라서 표본 통계는 가능한 한 편향되지 않아야 합니다.
• 최소오차 : 표본통계값과 실제 모수값의 차이가 최소화되어야 한다.
• 낮은 분산 : 표본 통계의 분산이 낮아야 합니다.
• 견고성(Robustness) : 견고한 표본 통계는 초기 가정 중 일부가 수정되더라도 통계 결과가 크게 변경되지 않는 통계입니다.

통계 및 인구 매개변수의 예

이 섹션에서는 표본 통계와 모집단 매개변수의 차이점을 살펴보겠습니다.

표본 통계와 모집단 매개변수의 차이점은 이들이 나타내는 데이터 세트입니다. 표본 통계는 표본의 데이터를 사용하여 계산된 측정값입니다. 그러나 모집단 모수는 연구 대상 전체 모집단을 나타내는 값입니다.

일반적으로 동일한 통계척도에 해당하는 표본통계와 모집단 모수는 동일한 수식을 가지지만 서로 다른 개념을 나타냅니다.

모집단의 모든 값이 일반적으로 알려져 있지 않기 때문에 모집단 매개변수를 계산할 수 없습니다. 따라서 표본통계는 모집단 매개변수의 값을 추정하는 데 자주 사용됩니다. 이 작업이 수행되는 방법을 보려면 다음 링크를 클릭하십시오.

샘플링 분포

표본분포 또는 표본분포는 모집단에서 가능한 모든 표본을 고려하여 얻은 분포입니다. 간단히 말하면, 표본분포는 모집단에서 가능한 모든 표본의 표본통계량을 계산하여 얻은 분포입니다.

예를 들어 통계 모집단에서 가능한 모든 표본을 추출하고 각 표본의 평균을 계산하면 표본 평균 집합이 표본 분포를 형성합니다.

통계에서 표본분포는 단일 표본을 연구할 때 모집단 모수 값에 접근할 확률을 계산하는 데 사용됩니다.