안녕하세요 올배움kisa입니다
교수님 답변 전달드립니다 확인바랍니다

Q1)

중심극한정리는 표본의 수가 충분하다면 표본의 평균들이 정규분포를 이룬다는 이론입니다. 여기서 중요한건 표본을 충분히 많이 추출하는 시도를 여러번하여 각각의 시도에 따른 표본의 평균들의 분포가 모집단의 정규분포와 같아진다를 의미한다는 점입니다. 그리하여 모집단의 분포가 어떤모양이든 상관없이 표본의 평균들의 정규분포를 이용하여 우리가 구하고자하는 확률을 구할수있게 됩니다.

Q2)

1. 가우스 표준화는 일반적인 정규분포를 의미합니다. 모집단 자체의 평균과 표준편차를 알고 모집단에서의 확률을 구하고자 할 때 사용합니다. 질문에서 제시될 것입니다.

2. 일반적으로 질문에서 모집단의 평균, 표준편차도 제시될 것입니다.

3. 네. 표본의 수가 많아질수록 티분포는 정규분포에 가까워집니다. 표본의 데이터가 제시된    경우 티분포표(제시될 것입니다)를 활용해서 구하시면 됩니다.