여러 편을 계속 보고 있는 중인데, 제가 본 확률/통계 관련 강좌 중에 가장 좋은 거 같습니다..(영어권 강좌, 대학 OCW들 통틀어..) 대단하시네요. 특히 모두들 궁금하지만 아무도 가르쳐 주지 않는 부분들, 직관들, motivation들에 대해서 정말 쉽고 체계적으로 잘 설명하시는 영상이 많아서, 치열하게 고민하고 공부하신 흔적들이 곳곳에 보입니다. 감사합니다.
안녕하세요 좋은 영상 정주행 중입니다. 그런데 질문이 있습니다만 7:24 에서 왜 각각의 X가 모집단의 확률변수인지 인해가 안됩니다. 모집단에서 X1 X2 X3 ... Xn까지 n개의 X를 한번에 뽑는 것이 표본추출인데 어째서 X1 X2 X3 ... Xn까지 n개의 X를 한번에 뽑을 때 각각의 Xi와 모집단에서 각각의 Xi를 복원추출 할 때 Xi가 같은 확률변수가 될 수 있는 것인가요? 전자의 경우는 표본에서의 각각의 Xi가 후자의 경우와 달리 독립이 아니라 종속관계를 만족하고 있는 것 아닌가요?
좋은영상 감사합니다!! 다만 궁금한점이 있다면 일전에 말씀하신 분산을 구하는공식은 분산 = 제곱의평균 - 평균의 제곱꼴로 나타났었는데 표본분산은 위 공식으로 구할수 없는거 같습니다. ex) (1,2,3 인 데이터에서 평균이 2 분산이 2라고 가정하면) 이는 단지 모분산에 한정된 공식이라서 그런지 다른이유라면 왜 그런지 궁금합니다.
그리고 마지막 부분에 우변을 해석하시는 설명에서 (블로그도 확인해보았습니다) X1^2 + x2^2+ ... + Xn^2: 정규분포를 따르는 모집단의 확률변수의 제곱이 n개 (라고 설명하신것처럼) nXbar^2에 대한 설명도 정규분포를 따르는 표본평균의 제곱 "의 확률변수? 확률분포?"가 n개다 라고 "~"안에 내용을 추가해서 이해해야 할까요? 블로그 설명으로는 '정규분포를 따르는 표본평균의 제곱이 n개 있습니다.' 라고 하셨는데.. 저 설명을 보면 마치 Xbar^2이 상수처럼 느껴져서 혼자 헷갈리고 있습니다ㅜ 사실 제가 뭘 헷갈리는지ㅜㅜ 댓글을 달면서 더 헷갈리네요...ㅜㅜ
![[손으로 푸는 통계] 37. 표본분산의 분포 유도 (2) 표준화](http://i.ytimg.com/vi/t1C8gqmi4MU/mqdefault.jpg)
![[손으로 푸는 통계] 37. 표본분산의 분포 유도 (2) 표준화](/img/tr.png)
![[확률과통계 기초] 3-13. 이항분포 배우기 전에 베르누이분포 먼저](/img/1.gif)
여러 편을 계속 보고 있는 중인데, 제가 본 확률/통계 관련 강좌 중에 가장 좋은 거 같습니다..(영어권 강좌, 대학 OCW들 통틀어..) 대단하시네요. 특히 모두들 궁금하지만 아무도 가르쳐 주지 않는 부분들, 직관들, motivation들에 대해서 정말 쉽고 체계적으로 잘 설명하시는 영상이 많아서, 치열하게 고민하고 공부하신 흔적들이 곳곳에 보입니다. 감사합니다.
감사합니다^^
와 미쳤다 표본분산 동영상본거중에 이게 최고로 이해잘됨👍👍👍👍
이번 강의는 중간에 왜 교수님들이 못가르치는지 경험치로 증명하신게 더 와닿습니다.ㅋㅋㅋ 모든게 당연해 지면 설명 능력을 상실한다는 말..그분들은 그런거겠죠.. ㅎ
네 중고딩때 선생님 설명은 이해안되고 친구설명이 이해되는 경우가 종종 있었는데 같은 맥락인거 같네요ㅋㅋ
7:56에 오해의 소지가 있네요.
표본평균의 제곱의 확률분포입니다.
표본평균의 확률분포의 제곱이라는 말은 아닙니다.
둘의 구분은 매우 중요합니다.
안녕하세요 좋은 영상 정주행 중입니다.
그런데 질문이 있습니다만
7:24 에서 왜 각각의 X가 모집단의 확률변수인지 인해가 안됩니다.
모집단에서 X1 X2 X3 ... Xn까지 n개의 X를 한번에 뽑는 것이 표본추출인데
어째서
X1 X2 X3 ... Xn까지 n개의 X를 한번에 뽑을 때 각각의 Xi와
모집단에서 각각의 Xi를 복원추출 할 때 Xi가 같은 확률변수가 될 수 있는 것인가요?
전자의 경우는 표본에서의 각각의 Xi가 후자의 경우와 달리 독립이 아니라 종속관계를 만족하고 있는 것 아닌가요?
복원추출을 가정합니다!
@@eostatistics
헉 4년 전 영상에 이렇게 빨리 답변을 다실 줄은 꿈에도 몰랐네요 정말 감사합니다!!
요즘은 유튜브 활동은 접으신 건가요??
간간히 올립니다
일이 바빠서 잘 못하고 있어요!
혹시 크기가 1인 표본은 모집단과 같다는 것을 증명하신 영상이 몇강인지 여쭤봐도 될까요??
혹시 크기가 1인 표본은 모집단과 같다는 것을 증명하신 영상이 몇강인지 여쭤봐도 될까요??
좋은영상 감사합니다!!
다만 궁금한점이 있다면
일전에 말씀하신
분산을 구하는공식은
분산 = 제곱의평균 - 평균의 제곱꼴로 나타났었는데
표본분산은 위 공식으로 구할수 없는거 같습니다.
ex) (1,2,3 인 데이터에서 평균이 2 분산이 2라고 가정하면)
이는 단지 모분산에 한정된 공식이라서 그런지 다른이유라면 왜 그런지 궁금합니다.
아래 글 참고하셔요~
hsm-edu.tistory.com/1402
친절한 답변 감사합니다!!
통계의 본질 >>>>>> 현우진
안녕하세요ㅜㅜ 댓글 달지 않고 혼자서 이해해보려고 고군분투 해보았는데 이해가 안되면 댓글을 달아달라고 하셔서..
X1, X2가 모집단의 확률변수라는 부분이 이해가 가지 않습니다ㅜㅜ.. 7번강의도 다시 보았는데요
이 부분 재설명 부탁드려도 될까요?ㅠㅠ 감사합니다..
저도 부탁드립니다.
안녕하세요. 좋은 강의 항상 감사드립니다!
모집단에서 크기가 n인 표본을 뽑는 과정은 비복원추출이지 않나요?
우변에서 각 확률변수를 크기가 1인 표본으로 생각하려면 크기 n인 표본을 복원추출로 뽑아야하는게 아닌가 해서 헷갈립니다. ㅠㅠ
감사합니닷.
아래영상 참고해주시고 추가질문 주셔요~
ruclips.net/video/jjwXRvw1mlw/видео.html
@@eostatistics 이해되었습니다!! 정말 감사합니다~~~
선생님 X1^2은
각 표본집단의 첫 번째 원소들의 집합을 의미하는 것이 맞나요?
어떤 표본집단의 첫 번째 원소라고만 이해하면 잘못된 이해인가요?
첫번째 원소라는 확률변수입니다. 표본추출 시행마다 달라질 수 있는 값입니다.
@@eostatistics 아하 이해됐습니다.
즉 모집단이 정규분포라면 저 원소들은 모두 독립적이고 동일한 분포(평균이 mu인 정규분포)를 따르니까 저 원소에 기댓값이 mu가 되는 거라고 생각할 수도 있겠네요
그리고 마지막 부분에 우변을 해석하시는 설명에서 (블로그도 확인해보았습니다)
X1^2 + x2^2+ ... + Xn^2: 정규분포를 따르는 모집단의 확률변수의 제곱이 n개 (라고 설명하신것처럼)
nXbar^2에 대한 설명도 정규분포를 따르는 표본평균의 제곱 "의 확률변수? 확률분포?"가 n개다 라고
"~"안에 내용을 추가해서 이해해야 할까요?
블로그 설명으로는 '정규분포를 따르는 표본평균의 제곱이 n개 있습니다.' 라고 하셨는데..
저 설명을 보면 마치 Xbar^2이 상수처럼 느껴져서 혼자 헷갈리고 있습니다ㅜ
사실 제가 뭘 헷갈리는지ㅜㅜ 댓글을 달면서 더 헷갈리네요...ㅜㅜ
네 맞습니다. Xbar^2도 확률변수입니다.
확률변수라는게 우리가 일상적으로 사용하는 익숙한 개념이 아니라서 그렇습니다. 뽑힐 수 있는 모든 표본을 나타내는 변수입니다.