여기에서 마지막에 표본의 분산이 커지면 '오차가 생길 가능성이 낮지만' 추정의 가치는 낮다는 거 맞는 말임?
오차가 생길 가능성은 그냥 앞에 z-score가 1.96으로 동일하니까 표본의 분산에 관계없이 똑같이 95% 확률로 모수를 추정할 수 있는 거 아님?
신뢰구간의 길이가 더 길다고 항상 오차가 생길 가능성이 더 낮은 건 아니지 않나?
신뢰도를 그대로 둔 채로 n을 늘리면 신뢰 구간은 줄어들어서 추정의 가치는 더 높아지더라도 오차가 생길 가능성은 그대로인 거 아님?
아니면 오차가 생길 가능성이라는 게 신뢰도하고 다른 개념인가
저기서 말하는 오차는 표본이 신뢰구간에 속하지 않을 확률을 말하려고하는거같음 - dc App
표본이 신뢰구간에 속하지 않을 확률이란 게 무슨 뜻임? 어떤 표본을 조사했을 때 그 표본의 평균을 중심으로 신뢰구간이 양쪽에 펼쳐지고 그러한 조사를 여러번 했을 때 모수가 그 범위 내에 포함되어 있는 경우가 100번 중에 95번일 때 신뢰도 95%라 하는 거 아님? 만약 모수가 신뢰구간 내에 속하지 않을 확률을 말하는 거라면 그게 내가 궁금한 거임 사진에서는 표본의 분산이 커지면 신뢰구간이 길어지고 오차가 생길 가능성이 낮아진다는데 내가 이해한 바로는 신뢰구간이 길어지는 것까지는 맞지만 오차가 생길 가능성은 z-score만이 결정하는 게 아닌가 싶어서
만약 다른 건 그대로 두고 z-score을 크게 하면 추정의 가치는 낮아지더라도 신뢰구간이 길어서 신뢰도가 높아진다는 건 아는데 역으로 신뢰구간이 길다고 꼭 오차가 생길 가능성이 낮아지는 건 아니지 않냐는 게 내 의견임
신뢰구간을 결정하는 게 z-score 뿐만 아니라 분산이나 표본의 크기도 있으니까
극단적으로 -inf inf로 신뢰구간잡으면 신뢰도 100인데 왜 안쓰겠음. 구간은 길이가 짧을수록 좋은거임
신뢰도 높여서 신뢰구간을 조정하는 경우를 묻는 게 아니라 다른 변수를 조정해서 신뢰구간을 조정하는 경우를 묻는 거임 '신뢰도 조정해서 신뢰구간을 바꾸고 이것이 오차의 가능성과 연결된다'는 맞는 말이지만 '신뢰도는 그대로 둔 채로 다른 변수를 조정해서 신뢰구간을 바꾸면 이것이 오차의 가능성과 연결된다'는 말은 틀린 게 아니냐는 뜻임 신뢰도는 고정된 상태니까 신뢰구간이 어떻게 되든 간에 모수를 추정할 확률은 z-score에 따라 그대로인 게 아니냐는 뜻
아니면 저기서 말하는 오차의 가능성이라는 게 모수를 추정할 가능성을 말하는 게 아니라 그냥 어떤 범위에 숫자가 얼마나 들어있는지 말하는 건가
뭔가 잘못 표현한거 같은데 저거 만든 사람한테 직접 물어보지? 내가 보기에는 저거 만든 사람이 첫댓 비슷한 의미로 대충 말했는데 따지고 보면 니가 의문을 가지는 것 같은 문제가 있는 표현으로 나오거 같은데.
ㅇㅎ 그래야겠네 감사감사