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분포와 표본 분포

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

분포와 표본 분포의 차이

분포 vs. 표본 분포

분포는 다음을 가리키는 말이. 본 분포(sampling distribution 또는 finite-sample distribution)는 크기 n의 확률 표본(random sample)의 확률 변수(random variable)의 분포(distribution)이.

분포와 표본 분포의 유사점

분포와 표본 분포는 공통점이 1 개 있습니다 (유니온백과에서): 확률 분포.

확률 분포

주사위 두 개를 던졌을 때 두 눈의 합 S에 대한 확률분포 정규 분포 확률 분포(probability distribution)는 확률 변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수를 의미.

분포와 확률 분포 · 표본 분포와 확률 분포 · 더보기 »

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

분포와 표본 분포의 비교.

분포에는 5 개의 관계가 있고 표본 분포에는 15 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 1을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 5.00%입니다 = 1 / (5 + 15).

참고 문헌

이 기사에서는 분포와 표본 분포의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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