수학 개념은 한 바퀴 다 돌렸는데 문제는 안풀리고…🤨 학원(인강, 과외 등)에서 하라는대로 숙제하고 했는데 여전히 틀리는 문제는 똑같고…🥲 개념이랑 문제가 연결이 안돼서 맨날 외우고…😞 틀린 문제 다시 풀면 또 틀리고…😭 뭘 어떻게 해야하지? 👉🔥실전개념+기출분석 강의 SAVOR🔥 abit.ly/adbvkr abit.ly/adbvkr abit.ly/adbvkr abit.ly/adbvkr abit.ly/adbvkr
@텐텐-k5w3 жыл бұрын
이렇게 정확하고 핵심만 쏙쏙 골라서 쉽게 가르쳐주시다니 놀랍습니다. 훌륭한 강의 감사합니다! 수능 전에 정리하는데 정말 도움이 되요
@ktlee86602 жыл бұрын
아주 많은 도움 되었습니다 ^^
@luma-yv7jw Жыл бұрын
이해가 너무 잘됩니다 감사합니다 !
@yerlo-t9o3 ай бұрын
현재 수능 준비하고 있는 현역 고3 입니다 최저만 맞추면 돼서 수학은 포기하려고 했는데 불안해서 지금이라도 개념을 돌리고 있는데요,,, 너무 큰 도움을 주셔서 감사합니다⭐️⭐️
@0_0-2-k5v2 ай бұрын
어떻게되셧나용!!!!😊
@yerlo-t9o2 ай бұрын
@ 원하는 대학교 최저를 맞추는 데 성공했습니당!!ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
@kolee7 Жыл бұрын
정말 훌륭하십니다.
@홈54 ай бұрын
ㅈ같네
@seinda1923 жыл бұрын
항상 잘보고 있습니당
@민서-c4v5d Жыл бұрын
정말 잘 가르치십니다
@이다흰-x5c Жыл бұрын
Thank you so much for the great lecture video
@saomath Жыл бұрын
Thank you for watching our channel's video :) if u have any questions, feel free to ask!👍
@five-am Жыл бұрын
우와... 너무 재미있게 들었습니다 감사합니다!!
@EricHwang80802 жыл бұрын
감사합니다 진짜 도움됬어요
@seinda1923 жыл бұрын
6:03 1.98
@justlush7178 Жыл бұрын
그는 신이다..
@daramzi2223 жыл бұрын
한완수 확통 + 쌤 영상들 보고 확통 6일컷 했습니다 감사합니다
@kolee7 Жыл бұрын
선생님 모평균과 모본산을 알수없을때 구간추정하는 영상은없나요? 정말 대단하십니다.
@saomath Жыл бұрын
대부분의 문제들이 모평균과 모분산을 모르는 상태에서 구간을 추정하는겁니다. (그래서 모평균의 추정이지요) 간혹 모분산을 직접 주는 경우도 있긴하지만, 모분산을 주지 않고 표본분산을 준뒤 그걸 모분산으로 '가정'하여 푸는 풀이들이 더 많습니다. 결국 모평균과 모분산은 둘 다 모르는 상태지만, 모평균의 구간을 '추정'이라도 하기위해 모분산 대신 표본분산을 빌려오면서 모분산이라 '가정'하는 것입니다.
@kolee7 Жыл бұрын
@@saomath 감사합니다.
@saomath Жыл бұрын
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@KIJOOPARK-h8z Жыл бұрын
안녕하세요. 5:00 경에서 X바의 N을 제시하셨는데, 표본 평균의 평균, 즉 표본평균이 여러개일 때 정규분포를 따를 수 있는거 아닌가요? 하나 밖에 없는데 이게 어떻게 가능한지 궁금합니다. 고맙습니다
@saomath Жыл бұрын
저 하나의 표본평균은 '표본평균들의 분포' 안에 있는 하나의 데이터로 보시면 됩니다. 실제 표본평균은 딱 한번 구한거지만, '표본평균들의 분포'는 이렇게 구할 수 있는 모든 표본평균들이 전부 포함되어 있는 분포를 '가정'한것이고, 그 중 하나의 데이터를 구한거라고 생각하시면 됩니다^^
@five-am Жыл бұрын
표본평균들의 평균의 모평균의 평균과 수학적으로 일치한다고 하는 것은, 모집단이 정규분포를 따른다는 가정에서만 성립되는것인가요? 아니면 모집단의 확률분포와는 관계없이 언제나 참인가요?
@saomath Жыл бұрын
언제나 참입니다^^ 표본평균을 구할 수 있는 모든 경우의 수를 살펴보면, 각각의 수들이 동일한 횟수만큼 뽑히게되므로 모든 표본평균들을 다시 평균내면 모평균과 정확히 일치할 수 밖에 없습니다~!
@five-am Жыл бұрын
@@saomath 답변과 좋은 강의 감사합니다 ^^ 구독하고 갑니다!
@밍밍-x1m2 жыл бұрын
감사함미당 ㅠㅠ
@unapark53463 жыл бұрын
유익한 영상 늘 감사히 보고 있습니다. 질문 있습니다. 선생님 표본평균의 표준편차가 모평균의 표준편차보다 작아지는 부분이 이해가 안 갑니다. 크기 100짜리 표본보다 , 모집단의 크기가 대체로 훨씬 클텐데 100짜리 표본의 표준편차가 1/10이 되어버리는 그 부분이 억지로 이해하려다가도 모집단과 비교를 해보려하면 머릿속이 혼돈에 빠집니다.
@saomath3 жыл бұрын
네 이부분이 학생들이 가장 헷갈려하는 부분이기도합니다^^ 말장난처럼 보일 수 있지만, 모'평균'의 표준편차가 아니라, 모'집단'의 표준편차 입니다. 그리고 비교하려는 것은 '표본'의 표준편차가 아니라, '표본평균'의 표준편차 입니다. 표본평균의 표준편차라는 것은, 한개의 표본만 가지고 보는 게 아니고, 여러개의 표본들에서 만들어 진 '평균' 들이 각각의 데이터가 되는겁니다. 이 생각을 가지고 아래 링크해드리는 영상을 다시 한 번 보시면 조금이나마 더 수월하게 이해하실 수 있을겁니다 kzbin.info/www/bejne/aX2vpYdtpKhpmtk
@tamarix03 жыл бұрын
100만개(모집단)중에서 1개를 뽑았을 때는 극단적인 값이 나올 수 있지만, 100만개(모집단) 중에서 100개묶음(표본)을 뽑아서 평균을 내었을때는 극단적인 값이 나올 확률이 매우 적습니다. 예를들어 어떤 사람이 계란을 샀는데 계란 1개가 쌍알일 수는 있겠지만, 계란 한판이 모두 쌍알일 수는 없죠.
@민서-c4v5d Жыл бұрын
8:33
@KIJOOPARK-h8z Жыл бұрын
왜 하나를 뽑는데 “표본 평균[들]의 분포”를 갖고 하는지 모르겠습니다
@saomath Жыл бұрын
이렇게 구한 하나의 '표본 평균'도 결국 '표본평균[들]의 분포'에서는 하나의 데이터값이라고 보시면 됩니다. 표본평균 하나의 데이터만 가지고는 모평균을 추정하기가 쉽지 않으나, 우리는 '표본평균[들]의 분포'에서 평균이 모평균과 같다는 사실을 알고있기에, 그 서실을 이용하면 방금 구한 하나의 표본평균도 그 분포안에서 하나의 데이터로서 평균과의 '거리'가 생기며 그걸 이용해서 걸음수 즉 확률을 구할 수 있게 된거거든요. 그 확률이 결국 '신뢰도'가 되는겁니다. 워낙 쉽지않은 개념이다 보니 글로 충분히 설명이 되었을지 모르겠네요....^^
@KIJOOPARK-h8z Жыл бұрын
그렇다면. 표본평균도, 표본평균의 평균도 정규분포를 모두 따른다고 보면 되나요?
@saomath Жыл бұрын
'표본평균'들을 모아보면 정규분포를 따릅니다. 하지만 '표본평균의 평균'은 저 정규분포의 퍙균을 의미하는 것이기 때문에 값이 하나밖에 없고, 데이터 하나로는 정규분포를 만들 수 없습니다. 그냥 표본평균들로 만든 분포의 '평균'의 의미를 갖는것이고 그게 결국 '모평균'과 같은 값을 갖는다는 것만 기억하시면 됩니다.
@KIJOOPARK-h8z Жыл бұрын
답변 정말 감사드립니다, 마지막으로 이 질문만 해결되면 완벽하게 이해할 수 있을 것 같습니다. 우리가 어떤 값이 딱 주어지고, 이제 신뢰구간을 구할 때, 포본평균의 분포의 정규분포를 사용하는데, 얘는 표본평균 값 하마를 구하는 것인데, 표본평균의 분포의 정규분포를 사용하는 정당성을 부여하는 근거가 궁금합니다😢😢 그냥 지금까지는 대강 아는 정규분포가 저거 하나밖에 없으니까... 이걸로 써야겠지? 였는데 정확한 근거가 궁금해져서요ㅠ 고맙습니다❤ 표본평균들이 저 정규분포를 따르고 저 하나의 값 또한 표본평균이기에 그냥 저 분포를 쓴다고 지금은 이해하고 있습니다(맞나요?)
@saomath Жыл бұрын
제가 질문을 잘 이해한건지는 모르겠으나 설명드라지면, 우선 표본평균들을 '모두' 모아놓은 분포가 실제로 정규분포를 따른다는 것은 이미 약속되어있는 내용이라고 생각하시면 됩니다. 실제로 1~5까지 자연수를 모집단으로 두고 2개씩 뽑아서 표본평균들의 데이터를 모아보면 조금 더 정규분포의 모양처럼 평균쪽으로 몰리는 것을 볼 수 있습니다. 허지만 이걸 실제로 다 구하기는 쉽지 않죠(모집단 데이터보다 훨씬 많기 때문입니다). 그래도 우리가 알고 있는건, 만들 수 있는 표본평균들을 전부 다 모아서 보면, 1) 결국 그 평균이 실제로 모평균과 일치한다. 2) 분산은 모분산의 1/n배이다. 이 2가지 사실을 알고있기에, 이 사실을 최대한 이용해서 모평균의 구간을 추정하려 노력하는 것입니다. 그래서 표본평균을 하나 구했을때, 그게 표본퍙균들의 분포 안에서는 하나의 데이터에 불과하지만, 그 분포의 평균이 '모평균'이라는 걸 이미 알고 있기때문에 표본평균의 분포 안에서 평균과의 '걸음수'를 구하려고 시도하는 것이지요.