모평균, 모분산, 모표준편차 vs 표본평균, 표본분산, 표본표준편차

모평균, 모분산, 모표준편차 모집단에서 조사하고자 하는 특성을 나타내는 확률변수를 $X$라고 할 때, $X$의 평균, 분산, 표준편차를 각각 모평균, 모분산, 모표준편차라고 하며, 이것을 기호로 다음과 같이 나타냅니다. 모평균 $= m$ 모분산 $= \sigma^2$ 모표준편차 $= \sigma$ 모평균 $m$, 모분산 $\sigma^2$, 모표준편차 $\sigma$ 를 구하는 식은 다음과 같습니다. 모평균 : $m =$$\frac{\sum\limits_{i=1}^{n}X_i}{n}$$=$$\frac{X_1+X_2+X_3+. . .+Xn}{n}$ 모분산 : $\sigma^2 =$$\frac{\sum\limits_{i=1}^{n}(Xi-m)^2}{n}$$=$$\frac{(X_1-m)^2+(X_2-m)^2+..

2021.02.25