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산업문제 해결을 위한 통계적 사고
이 비디오에서는 JMP 샘플 데이터 인덱스의 샘플 평균 교육 모듈의 샘플링 분포를 사용하여 중심 극한 정리를 설명합니다.
시작하려면 표본 평균의 표본 분포 교육 모듈.
이를 위해 우리는 돕다 메뉴를 선택하고 샘플 데이터 . 그런 다음 교육 자료 개요, 우리는 교육 스크립트 개요, 열기 대화형 교육 모듈 개요를 클릭하고 링크를 클릭합니다. 표본 평균의 표본 분포 .
이 교육 모듈을 사용하면 지정된 평균 및 표준 편차를 사용하여 모집단에서 데이터를 샘플링할 수 있습니다. 기본값은 아이큐 , 지능 지수. 모집단 평균은 100이고 모집단 표준 편차는 15입니다.
상단 그래프는 모집단 데이터의 분포를 표시하고 중간 그래프는 현재 샘플의 분포를 표시하며 하단 그래프는 샘플 평균의 분포를 표시합니다.
클릭 추가 샘플 그리기 아래에 시뮬레이션 실행 기본 설정에서 하나의 샘플을 그립니다. 이렇게 하면 모집단에서 크기가 25인 무작위 표본 하나가 추출됩니다.
이 하나의 표본과 표본 평균에 대한 데이터 분포를 볼 수 있습니다.
더 많은 표본을 추출함에 따라 표본 수단이 여기에서 수집됩니다.
샘플 1000개를 뽑습니다. 표본 평균의 분포는 모집단의 분포보다 좁고 모집단 평균인 100에 집중되어 있습니다. 다음은 표본 평균의 평균과 표준 편차입니다. 표본 평균의 표준 편차는 모집단의 표준 편차보다 훨씬 작습니다.
샘플 크기를 늘리면 이 샘플 평균 분포는 어떻게 생겼습니까? 표본 크기를 늘리면 표본 평균의 분포가 점점 더 촘촘해집니다.
자, 인구분포가 정상적이지 않다면? 예를 들어 분포가 편향되면 어떻게 될까요? 오른쪽으로 치우침을 선택하고 샘플 크기를 10으로 변경합니다. 각 표본은 오른쪽으로 치우쳐 있지만 표본 평균의 분포 모양에 주목하십시오. 그것은 정상에 꽤 가깝고 다시 모집단 평균에 집중됩니다.
샘플 크기를 25, 50, 100으로 변경해 보겠습니다.
표본 크기를 늘리면 표본 평균의 분포가 더 정규화되고 표본 평균의 표준 편차가 점점 작아집니다.
