Statistics for Data Science and Business Analysis 4주차

해당 글은 유데미를 통해 공부한 내용을 정리한 글입니다 :)

 

Confidecen intervals, Population known, z-score

신뢰구간 공식 $\left [ \overline{x} - z_{\alpha/2}\frac{\sigma}{\sqrt{n}}, \overline{x} + z_{\alpha/2}\frac{\sigma}{\sqrt{n}} \right ]$

 

예를 들어 $\alpha$ = 0.05 일 때, 신뢰구간을 다음과 같은 그림으로 설명할 수 있습니다.

Confidecen intervals, Population unknown, t-score

신뢰구간 공식 $\left [ \overline{x} - t_{n-1,\alpha/2}\frac{s}{\sqrt{n}} , \overline{x} + t_{n-1,\alpha/2}\frac{s}{\sqrt{n}} \right]$

 

Margin of Error = ME 

오차한계 계산 방법

Population Known	Population Unknown

따라서 smaller margin of error => narrower confidence interval로 표본 크기가 크면 오차 범위를 줄일 수 있습니다.

 

결론적으로 표본의 크기가 클수록 ME는 작아지고, CI도 작아집니다.