표본평균의 분포란? 서로 독립이고 동일한 확률분포를 따르는 확률변수 $X_1, X_2, ..., X_n$의 표본평균 $\bar{X}$이 따르는 분포. 이 분포는 모평균의 구간추정이나 모평균의 검정에서 사용. 표본평균의 기댓값과 분산 확률변수 $X_1, X_2, ..., X_n$이 기댓값이 $\mu$, 분산이 ${\sigma}^2$인 확률 분포를 따를 때, $$E(\bar{X})=\mu$$ $$V(\bar{X})=\frac{{\sigma}^2}{n}$$ 표본평균의 분포 원래 분포가 뭐였든 간에(정규 분포, 포아송 분포), 표본평균의 분포는 표본 크기가 커짐에 따라 정규 분포에 가까워짐. 중심극한정리(Central limit theorem) 확률변수 $X_1, X_2, ..., X_n$이 서로 독립이고, 동..