두 표본분포의 통계적 특성

1. 서로다른 표본분포의 통계적 특성

  ㅇ ... (편집중) ...
 

2. 표본평균 차이의 확률분포

  ※ (가정)
     - 서로다른 두 모집단이, 각각 정규분포를 따르고, 각각에서 표본크기 n₁,n₂인 표본을 추출할 때,
     - 두 표본평균의 차이 ({#\bar{x}_1 - \bar{x}_2#})에 대한 통계적 특성들이 다음과 같음

  ㅇ σ1,σ2를 알고 있는 경우
     - 두 표본평균 차이의 기대치 :  
[# E(\bar{x}_1 - \bar{x}_2) = μ_1 - μ_2 #]
     - 두 표본평균 차이의 분산 :  
[# Var(\bar{x}_1 - \bar{x}_2) = \frac{σ^2_1}{n_1} +
                                                                       \frac{σ^2_2}{n_2} #]
     - 두 표본평균 차이의 표준화 확률변수 :  
[# 
          Z = \frac{(\bar{x}_1 - \bar{x}_2)-(μ_1 - μ_2)}
                   {\sqrt{\cfrac{σ^2_1}{n_1} + \cfrac{σ^2_2}{n_2}}} #]
  ㅇ σ1,σ2를 모르는 경우
     - ... (편집중) ...


3. 표본비율 차이의 확률분포

  ㅇ ... 편집중 ...

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