t 분포는 모집단의 평균에 대한 추론에 많이 사용된다. 즉 T는 데이터와 모평균값(u)에 의존하는 값이지만, 분포는 모수에 의존하지 않는다. 특히 모분산은 전혀 필요하지 않으므로 장애모수라고 한다. 이런 함수, 즉 데이터와 모수의 함수를 피벗 또는 피벗량이라고 한다. 피벗의 분포를 이용하여 피벗과 관련된 모수의 추론에 사용한다. 따라서 T 피벗은 모평균의 추론에 사용된다.
위 그림은 자유도에 따른 t 분포의 모습이다. 자유도가 적을수록, 즉 데이터가 적을수록 꼬리부분이 두터운 것을 알 수 있다. 자유도가 10인 t 분포에서 확률계산을 해보자.
- 분산이 같은 두 정규모집단에서 표본평균의 차이에 대한 분포
'Mathematics > probability statistics' 카테고리의 다른 글
| 정보 이론 - 엔트로피 (0) | 2022.03.28 |
|---|---|
| F분포 (0) | 2022.03.27 |
| 카이제곱분포 (0) | 2022.03.27 |
| 표본평균의 분포 (0) | 2022.03.27 |
| 임의표본 (0) | 2022.03.27 |