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--- r:sampling_distribution [2026/03/24 10:01] – hkimscil
+++ r:sampling_distribution [2026/03/24 10:17] (current) – hkimscil
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 <WRAP half column>
 [[:t-test]] 중에서 2번째 케이스
+  * 모집단의 평균은 알지만 표준편차 정보는 없는 경우이다.
+  * 똑같은 논리로 생각을 해서 모집단의 샘플링분포를 (distribution of sample means) 머리에 두고
+  * se값을 구한다. 이 때의 se 값은
+    * ''se.cal <- sqrt( s^2/n )''값으로 구한다.
+    * sigma 대신에 s를 사용한 것에 주목
+  * z.score에 해당하는 t.score를 구한다.
+    * 테스트점수와 모집단 평균의 차이를 구한 후 (''diff = test.score - mean(p1)'')
+    * se.cal 값으로 나눠준다.
+    * ''t.cal <- diff / se.cal''
+  * t.cal 값 이상, 반대편 점수의 이하가 나올 확률을 구한다.
+    * 이 때, 모집단의 표준편차를 사용해서 z.score를 구하지 않았으므로
+    * 그리고, 이 probability는 샘플의 크기 n에 영향을 받으므로 n의 크기에 따라서 변화하는 probability distribution을 사용한다.
+      * p.value <- pt(t.score, df=n-1, lower.tail=F) * 2
+  * t.cal과 p.value로 테스트점수가 나올 가능성을 판단하여 가설을 기각하거나 채택한다 (검증한다).
 </WRAP>
 </WRAP>
 <WRAP group>
+[[:types of error]]
+[[:hypothesis testing]]
 <WRAP half column>
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