19. 확률변수의 분산과 표준편차
일변량 자료에 대한 수치적 기술통계에서 표본들이 얼마나 퍼져있는지를 나타내는 대표적인 것이 표본분산과 표본 표준편차이다. 마찬가지로 확률변수에서도 분산과 표준편차를 확인해 볼 수 있다. 2023.04.18 - [통계학 공부] - 8. 수치자료의 산포 - 분산, 표준편차, 분위수 8. 수치자료의 산포 - 분산, 표준편차, 분위수 일변량 자료 요약 (1) 수치형 - 평균,중앙값,최빈값, 분산, 표준편차, 범위, 분위수 등 (2) 범주형 - 도수분포표 (빈도수, 백분율) 다변량 자료 요약 (1) 수치형 - 공분산, 상관관계 (2) 범주형 - 분할표 pmxsg.tistory.com (1) 수치자료의 표본분산 분산은 관측값에서 중심위치(평균)를 뺀 값을 제곱하고 그것을 모두 더한 값이다. 표본공간은 확률실험에서 ..
2023. 4. 29.
18. 확률변수의 기대값 (Expected Value)
확률변수의 통계량은 확률분포를 표현하기 위한 값들이며, 이 값들은 확률함수를 통해 계산할 수 있다. (1) 기대값 ( Expected Value) 확률변수에 대해 평균적으로 기대하는 값 = 모평균(population mean) ⇨ 확률분포(또는 모집단)의 무게 중심 하나의 확률 과정에 의해 결정되는 숫자는 하나의 값 주위로 분포한다. 이때 기대값(expected value)은 분포의 무게중심에 해당되는 값이다. ⇒ 기대값은 확률에서의 평균 ▶ 표본평균 일반식 2023.04.17 - [통계학 공부] - 7. 수치 자료의 중심 - 평균, 중앙값, 최빈값 7. 수치 자료의 중심 - 평균, 중앙값, 최빈값 일변량 자료 요약 (1) 수치형 - 평균,중앙값,최빈값, 분산, 표준편차, 범위, 분위수 등 (2) 범주형..
2023. 4. 28.
