LOG:
B : 이모티콘  이모티콘  이모티콘  이모티콘  이모티콘  이모티콘  이모티콘  이모티콘  이모티콘  이모티콘  이모티콘  이모티콘  이모티콘  이모티콘  이모티콘  이모티콘 
A : ?
B : 진짜 반응 노잼
A : 진짜 어쩔 ;; ㅠ
B : 또또또 슬픈척한다
A : 또 억까야??
B : 이모티콘  억까가아니긴함 진성이나 들으셈
A : 야 근데 있잖아 모비율 추정은 t분포 안씀?
B : 이모티콘  씹혔노 이모티콘 
A : ㅔ? 씹힌 건 난데?
B : 모비율 추정에 t분포를 어케씀
A : 표본수가 30보다 작아도??
B : 애초에 어케쓰겠노
A : 왜 안됨?
B : S^2을 어케 구할거죠
A : S^2를 p(1-p)로 두면 안되는 이유가 뭐죠.. 사실 대충 설명들었는데 여전히 가슴으로 공감되지 않음
B : 음 뭐랄까 내가 헷갈리는건지 너가 헷갈리는건지는 모르겠는데 S^2은 표본 평균의 분포의 표준편차가 아닌 표본 내의 값들의 표준편차 잖아 그니까 p(1-p)랑 다르지 않나?
A : 선생님의 설명에 따르면 t분포의 확률변수는 X바고
B : 그래 그게 내가 한말이잖
A : p햇은 x/n이라는데
B : 음
A : 그러면 너가 한 말이랑
B : 그건 맞긴하지
A : 반대 아니야?
B : 반대는 아니고 다르긴 함
A : 그니까 이게 맞지 않아?
B : 아니 근데 S^2을 진짜 어케 정의함 결국에 각 사람 기준으로 생각하면 베르누이 분포잖아
A : 교과서에 따르면
B : 그러면 0과 1들만 있는 데이터 아닌감
A : 표본분산이 맞직 함?
B : ㅖ?
A : 표본분산이 맞음
B : 뭐가 표본분산임
A : S^2이용
B : 아니 그건 알지 ㅋㅋㅋㅋㅋ
A : 그래서 이거 왜 안됨.. ㅠ
B : 음 기다려봐
A : 근데 표본수가 적어도 모분산을 알면 정규 분포 쓰는게 맞나?
B : 이제 딱이해함 T분포는 원래 너가 평균을 뽑는 분포가 정규분포일 때만 가능함
A : 어..근데? ?
B : 비율을 구하는게 뭔지 생각해보셈 결국에는 각 사람마다 1일 확률이 p인 베르누이 분포를 반복하는거잖아 그니까 당연히 T분포를 못쓰지
A : 오오 근데 왜 정규분포씀
B : 그건 n이 대충 충분히 커서 이항분포 = 정규분포 근사하는 거지
A : 오 이야 약간 가슴이 공감함
B : 캬
A : 이것두 알려줘
B : ㅈㅁ 또생각중 어 당연하지? 근데 저거도 원래 분포가 정규분포라는 장담이 있어야 할 거 같은데
A : 보통 정규분포로 나올 거 같은거만 주지 ㅇ낳아?
B : 맞긴한데
A : 정규분포가 아니면 추정이 가능한가..?
B : ㅇ
A : 엥
B : CLT에 의해 표본의 크기가 충분히 크면
A : 크면..?
B : 정규분포로 근사가능함
A : 아니 그게 정규분포라는 말이잖아
B : ㅢ? ㄴ
A : 에?
B : 너가 어떤 변신같은 분포를 갖고와도 거기서 100명의 표본 뽑고 평균 때리면 그 평균의 확률분포는 정규분포를 따른다고 그게 중심극한정리 Central Limit Theorem 이라고 노창균수업안듣지!!
A : 그럼 거기서 15명을 뽑으면 노답임?
B : ㅇ 노창균이 그때 말함
A : ㅇㅎ~!
B : 모르는분포에서 소규모는 추정 불가능 이였을거엠
A : 하 쉬발 수업 들을걸
B : 자냐?
A : 수업 때? 보통 멍때리는데
B : ㄹㅈㄷ ㅑ 담주에 도서관가자
A : 다음주에 내내 퇴사임
B : ㅖ? 진짜 인성ㄹㅈㄷ
A : ㅖ? 그럴 수 있지

OUTPUT:
B : 진짜너무슬프다 이걸같이안가줘?