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--- estimated_standard_deviation [2023/09/13 10:58] – hkimscil
+++ estimated_standard_deviation [2025/03/24 08:27] (current) – [직관적 이해] hkimscil
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 ====== 직관적 이해 ======
+분산은 $SS/df$ 라고 배웠는데, SS = Sum of Something Square라고 설명하고, 여기서 Something 은 error 값이라고 (개인의 점수를 평균으로 추측했을 때 틀린 만큼의 에러값) 하였다. 그리고 평균으로 예측하는 방법이 가장 작은 오차를 갖는 (예측이 들 틀리는) 방법이라고 하였다 (개인점수 중에서 평균이 제일 많이 나오므로, 평균으로 개인점수를 예측하면 제일 들 틀린다). 따라서 어느 한 집합에서 (샘플에서) 개인점수에서 평균을 빼고 이른 제곱하여 모두 더한 값은 최소값을 갖는다.
+====== 시뮬레이션 이해 ======
 위에서 n-1 을 사용하기 위해서 추정하는 것은
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 ''sum%%(%%%%(%%ks-k.mean)^2) '' > ''sum%%(%%%%(%%ks-ks.mean)^2) ''  즉,
-$\sum({X_{i}-\mu})^{2} > \sum({X_{i}-\overline{X}})^{2}$ 의 경향이 있다.
+$\sum({X_{i}-\mu})^{2} > \sum({X_{i}-\overline{X}})^{2}$ 이다.
 이를 그림으로 설명하면 다음과 같다. 아래에서 녹색의 세로선은 모집단의 평균값이고, 붉은색의 세로선은 3개로 이루어진 샘플의 평균값이다. 그리고 녹색 가로선은 3개의 샘플요소와 모집단평균과의 ($\mu$) 차이값들이고, 적색가로선은 3개의 샘플요소와 샘플평균과의 ($\overline{X}$) 차이값이다. 이 차이값들을 모아서 길이를 비교한 것이 그래프의 하단이다. 적색가로선 세개의 합이 녹색가로선 세개의 합보다 작다.