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표본분포(samplign distribution)이란 통계량의 확률분포를 의미한다. 표본분포를 이용해 통계량의 정확성을 측정할 수 있으며, 통계량의 표본분포에 따라 모집단 예측에 있어 통계량을 어떻게 처리할지가 달라지기 때문에 중요한 개념이다.표본분포는 모집단의 분포와, 표본의 추출 방식(어떻게 뽑을지)에 의해 결정된다. 모집단의 분포는 이미 결정되어 있으므로 결국 통계량을 어떻게 뽑는지에 따라 표본분포가 달라지게 된다.​표본 추출의 방식에 대하여, 단순랜덤추출(SRS)을 사용할 것이나 복원추출할 것인지, 비복원추출할 것인지에 대한 문제가 있다. 복원추출은 계산이 간결하지만 중복 표본이 발생한다는 문제가 있고, 비복원추출은 중복 문제가 없으나 계산이 복잡해진다. 가령 $N$개 중 $M$개가 당첨인 모집단..

요즘 통계학을 배우고 있어 핵심 위주로 가볍게 정리해 본다. 통계학이란?기본적으로 모집단(population)에서 일부에 대한 자료, 즉 표본(sample)을 수집하고 표본을 바탕으로 모집단을 예측하는 학문이다. 전체를 예측하는 데에는 전체를 측정하면 가장 좋겠지만 여러 제약으로 불가능하니 일부로 전체를 추측하는 것이다. 그래서 다음과 같은 전제가 깔려 있다.1) 최선의 예측을 하나, 정확히 맞추는 것을 기대하지 않는다.2) 수리 논리 등을 활용해 추론에 대한 합리성을 부여한다. 즉 왜 이렇게 추론했는지 뒷받침하여 설명한다.3) 오차가 당연히 발생하나 오차를 통제할 수 있기를 기대한다. 측도먼저 주어진 자료의 특성부터 잘 분석할 수 있어야 한다. 자료의 특징을 알기 위한 여러 가지 측도가 있다.제일 중..