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모집단은 조사 대상의 모든 개체를 의미하고, 개인은 모집단 내 조사 대상의 각 개체를 말하며, 표본은 모집단 중에서 선정된 개체의 일부, 표본 크기는 개체의 수를 의미한다. 표본에 포함된 개인. 표본 분포는 모집단 분포를 추정하는 데 사용됩니다. 표본 분포는 모집단 분포와 다릅니다. 특정 그룹화 표시에 따라 모집단에서 선택된 부분 표본 용량입니다.
정의 예:
실제로 많은 불확실한 현상은 확률변수로 설명할 수 있으며, 적용 시 매우 중요한 문제는 확률변수의 분포나 그 수치적 특성을 찾는 것입니다. 예를 들어, 수출입 무역 회사는 100,000개의 마이크로 계산기를 수입했습니다. 제품 기술 규정에 따라 서비스 수명이 4,000시간 미만인 경우 결함률이 1보다 크면 이 제품 배치는 결함이 없습니다. 받아들여졌습니다.
이 제품 배치의 불량률을 알 수 있는 좋은 방법은 무작위로 샘플링한 다음 샘플링 검사를 통해 얻은 불량률을 기반으로 전체 제품 배치의 불량률을 추정하는 것입니다. 즉, 무작위 원리에 따라 100,000개의 제품 중에서 일부 제품(예: 100개의 제품)을 선택하여 표본을 구성하고, 전체 제품 배치의 불량률은 다음의 불량률로부터 유추됩니다. 샘플(100개 제품)
여기서 관찰된 모든 개체(이 예에서는 계산기 100,000개)를 모집단이라고 부르고, 모집단 중에서 무작위로 선택된 소그룹(선택된 계산기 100개)을 샘플이라고 부르며, 표본에 포함된 개별 단위의 수를 표본 크기(100)라고 합니다.