확률과 통계 보고서 (표본분산의 증명과 자유도의 직관적 이해)
2025.01.15
1. 표본분산의 증명
표본분산을 구할 때 편차 제곱의 합을 'n-1'로 나누는 이유에 대해 설명합니다. 표본의 크기가 작은 경우 분산 값이 모분산과 일치하지 않는 bias가 발생하게 되어 이를 줄이기 위해 자유도 개념이 도입되었음을 설명합니다.
2. 자유도의 직관적 이해
4개의 숫자 [6, 5, 4, 5]에서 평균이 5로 구해진 후 마지막 한 개의 수는 자유롭게 관측될 수 없게 되어 자유도가 4가 아닌 3이 된다는 직관적 이해를 제시합니다. 이를 표본분산 공식에 적용하여 자유도가 n-1이 되는 이유를 설명합니다.
3. 불편추정량
표...
2025.01.15