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--- central_limit_theorem [2025/11/23 23:29] – [e.g.,] hkimscil
+++ central_limit_theorem [2025/11/23 23:44] (current) – [e.g.,] hkimscil
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     * 그러나, 이렇게 생각하여도 위의 1번에서의 오류를 무시할 수는 없다. 즉, C사가 거짓말을 하고 있다고 확신하기에는 5%의 '유별난' 샘플링의 확률이 있다. 따라서, 5% 판단의 잘못을 염두에 두고 C사가 거짓말을 한다고 판단하는 것이 옳다.
+위에서 구한 과정을 표준점수로 바꿔서 생각해 보면
+  * sd of sample means = 0.5 였고
+  * 내 샘플의 평균은 198
+  * 모집단의 평균은 200 이므로
+  * 표준점수는 (198-200)/0.5 = -4
+  * 그러나 A가 애초에 확인하고자 하는 95% 신뢰구간의 표준점수는 -2, +2 구간이다.
+  * -4 은 이 구간을 넘었으므로
+  * 영가설을 부정하고 연구가설을 받아 들인다.
+  * 더욱 정확히는 -4 표준점수가 나올 확률은 pnorm(-4) = 0.00003167124
+  * 이 확률을 알고 있다면 위의 신뢰구간을 정해서 판단하기 보다
+  * -4 점으로 연구가설을 받아들인다면 그 판단이 잘못일 확률이  0.00003167124 이다라고 이야기하는 것이 더 정확하겠다.
+  * 위의 pnorm(-4) 는 pnorm(198, 200, 0.5) 처럼 구해도 된다.
+<WRAP box><typo fs:250%; fc:red>Q</typo>
+만약에 샘플 사이즈를 애초에 100개로 했고, 이 때 평균이 여전이 198g 이었다면 어떤 판단을 해야 할까?
+</WRAP>
+<code>
+# se 값이 변화한다.
+> 15/sqrt(100)
+[1] 1.5
+> pnorm(198, 200, 1.5)
+[1] 0.09121122
+</code>