1번 의문에 대한 저의 생각은 모집단의 분포에서 모수(평균과 분산)은 몰라도 분포는 거의 대부분 알려져 있기 때문인것 같아요.. 예를 들어 사람의 키같은 변수는 자연계에서 정규분포를 따른 다는 것이 경험칙으로 알려져 있고, 공장에서 긴 막대를 일정한 길이로 자르는 거라던지, 맥주의 품질(알콜 도수) 라던지 이런건 uniform 분포가 아니라 정규분포 일것이다 - 라고 추측 할 수 있구요. 어떤 도로에서 교통사고가 발생하는 횟수는 포아송(?)분포, 가전제품의 고장 년수는 지수분포 등등을 따른다는 것이 알려진것처럼 t분포를 적용하는 분야도 정규분포를 가정할 수 있는 실험실이나 공장에서 한정적으로 사용하는 것이 아닌지 짐작해 봅니다..
2번은 n은 크면 클수록 좋기 때문에 가능한 크게 가져가려고 하는데 n이 크면 비용이 많이 발생하기 때문에 최소한으로 타협한 것이 30이라는 숫자가 아닌가 생각해 봅니다.. 많이 부정확 하고 부족하지만 정말 최소한이 30이라는 것 같은데 실제로 필요로 하는 n이랑 괴리가 커서 의미가 있나 싶긴 하네요..
![[손으로 푸는 통계] 100. 전체내용 요약](http://i.ytimg.com/vi/y7MlwLIz8_A/mqdefault.jpg)
![[손으로 푸는 통계] 100. 전체내용 요약](/img/tr.png)
![[선형대수 심화편] 2.1.3 Real Spectral Decomposition](http://i.ytimg.com/vi/PoshlAEuTto/mqdefault.jpg)
아니 이렇게 보물같은 채널을 이제 발견했다니..! 기말 확통 망하는거 확정이였던 대학생… 당장 정독하러 갑니다
대단히 고생많으셨습니다! 다음 영상 기다립니다!!
지수분포에 대해서 검색하다가 채널을 알게되어서 한두개 보고있는데 넘 유익하네요. 다른 영상들도 얼른 봐야겠어요. 감사합니다^^
1번 의문에 대한 저의 생각은 모집단의 분포에서 모수(평균과 분산)은 몰라도 분포는 거의 대부분 알려져 있기 때문인것 같아요.. 예를 들어 사람의 키같은 변수는 자연계에서 정규분포를 따른 다는 것이 경험칙으로 알려져 있고, 공장에서 긴 막대를 일정한 길이로 자르는 거라던지, 맥주의 품질(알콜 도수) 라던지 이런건 uniform 분포가 아니라 정규분포 일것이다 - 라고 추측 할 수 있구요. 어떤 도로에서 교통사고가 발생하는 횟수는 포아송(?)분포, 가전제품의 고장 년수는 지수분포 등등을 따른다는 것이 알려진것처럼 t분포를 적용하는 분야도 정규분포를 가정할 수 있는 실험실이나 공장에서 한정적으로 사용하는 것이 아닌지 짐작해 봅니다..
좋은 인사이트네요 감사합니다^^
오
고생 많으셨습니다. 덕분에 저같은 초보자가 많은 도움을 얻어갑니다. 감사합니다.
이름이 알려지지 않으려 했던 이유가 회사의 감시를 피해서 논문을 올렸기 때문이라고 하네요^^
회사 입장에서는 알려지지 않는게 이득이기 때문이죠.
2번은 n은 크면 클수록 좋기 때문에 가능한 크게 가져가려고 하는데 n이 크면 비용이 많이 발생하기 때문에 최소한으로 타협한 것이 30이라는 숫자가 아닌가 생각해 봅니다.. 많이 부정확 하고 부족하지만 정말 최소한이 30이라는 것 같은데 실제로 필요로 하는 n이랑 괴리가 커서 의미가 있나 싶긴 하네요..
t 분포는 못참지!
비모수검정이 나온 배경...