사람들의 키를 모분포로 나타내기 위해서는 모집단의 분포를 알아야 합니다. 모집단은 연구자가 알고 싶어하는 모든 대상물로, 예를 들어 대한민국 남성의 키를 조사하고 싶다면 대한민국 모든 남성의 키 데이터가 모집단이 됩니다. 모집단 분포는 모집단을 구성하는 데이터가 이루는 확률 분포를 의미합니다.
하지만 대부분의 모집단 분포는 완전히 알려진 것이 없기 때문에, 표본을 추출하여 모집단의 모수를 추정해야 합니다. 표본은 모집단에서 추출한 일부 데이터로, 표본을 추출하는 방식에 따라 통계량이라는 특성을 가지게 됩니다. 통계량은 표본의 특성을 설명하는 값으로, 표본평균, 표본분산, 표본표준편차 등이 있습니다.
따라서 사람들의 키를 모분포로 나타내기 위해서는 대상인 사람들의 키 데이터를 모집단으로 설정하고, 이를 통해 표본을 추출하여 통계량을 계산해야 합니다. 이를 통해 통계량의 분포를 알아낼 수 있고, 이를 통해 사람들의 키에 대한 모분포를 추정할 수 있습니다.
참고 자료: https://drhongdatanote.tistory.com/54