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표본분산을 구할 때 왜 n이 아닌 n-1로 나누는지에 대한 의문에서 탐구를 시작하였다.
통계에서 모집단의 모수를 추정하기 위한 추정량의 조건 중 불편성에 주목하여, 표본분산이 불편추정량이 되도록 정의되는 과정을 설명하였다.
반 학생들의 키 데이터를 활용해 실제로 n-1로 나눈 분산이 모분산에 더 가까움을 확인하였다
또한, 반 학생들만으로는 표본 수가 적은 한계를 인식하고 재표집을 통해 점점 정규분포에 가까워지는 현상을 분석하였다.