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제목 [Brian Rhee] Central Limit Theorem
AP Statistics Part 1 Lesson_10_Sampling Distributions 24
작성자 ale*** 등록일 2020-04-09 오후 3:39:49

안녕하세요 선생님,


Central Limit Theorem에 관해서 헤갈리는 점이 생겨서 질문드려요. 

Population의 distribution이 어떻든 (normal, skewed right, or skewed left) sample size (n)가 30보다 크다면 sampling distribution은 normal distribution으로 간주해도 된다고 설명해 주셨습니다. 

그런데 만약 distribution이 skewed right인 population에서 sample을 뽑는데 n이 아주 커서 population의 크기와 비슷하다면, normal이 아니라 skewed right에 점점 가까워지는것 아닌가요? 


감사합니다!

2020-04-11 오전 1:01:11

 

안녕하세요 이연욱 샘입니다.

 

좋은 질문입니다. 예를 하나 들어 질문에 대해 설명하도록 하겠습니다. 확률상 동전을 던져서 head가 나올 확률은 이론상으로는 1/2 입니다. 그 말은 동전을 100번 던지면 50번은 head가 나온다는 말입니다. 현실적으로 진짜 그럴까요? 한번 실험을 해보기를 바랍니다. 아마도 50번 head가 나오지 않을 것입니다. 현실적인 확률과 이론적인 확률은 다를 수 있기 때문입니다.

 

학생의 질문도 위의 예와 비슷한 경우입니다. 이론상으로는 Population distribution이 normal, skewed left or right 상관없이  sampling distribution은 sample size가 30이 넘는다고 하면 normal distribution이라고 가정을 합니다. 현실적으로는, sampling distribution이 skewed right, or skewed left 일 수 도 있습니다.  다시말해서 우리가 공부하는 statistics은 이론적인 경우만을 생각합니다. 현실적인것은 배재합니다.

 

 

질문에 도움이 되었으면 합니다. 감사합니다.  

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