[통계학] 예제 8-5번에서의 표본분산 풀이 방법에 대한 이해 요청 (sample variance, certain value, probability, chi-square statistic, normal distribution population, mean, variance, degrees of freedom, chi-square distribution table)
질문 요약예제 8-5번에서 표본분산이 특정 값 이상 나올 확률과 카이제곱 통계량을 이용한 풀이의 관계에 대해 설명 부탁드립니다. 예제 8-6, 8-7에서도 비슷한 논리가 적용되는지 궁금합니다.답변 요약문제 예제 8-5에서 X~N(170, 82)인 정규분포 모집단을 가정했을 때, 이는 평균이 170이고 분산(σ2)이 82인 모집단을 의미합니다. σ는 8입니다. 문제의 (2) 항에서는 표본분산 S2이 특정한 값 이상이 될 확률이 2.5%일 때의 S2 값을 묻고 있습니다. 이를 계산하기 위해서는 자유도 ν가 19일 때 카이제곱 분포표에서 χ2 0.025, 19 값을 찾아야 하는데, 이 값은 32.852입니다. 예제 8-6과 8-7도 유사한 방식으로 계산합니다. 참조할 수 있는 카이제곱분포표 해석 방법은 16강..
2023. 12. 13.
