모집단이  5,  6,  7,  8,  9라면

평균  M  =  





Xi  /N  =  35/5=7 

_______________________________________

Xi

(Xi-M)

(Xi-M)²

---------------------------------------

5

(5-7)=-2

(-2)²  =  4

6

(6-7)=-1

(-1)²  =  1

7

(7-7)=0

0²  =  0

8

(8-7)=1

1²  =  1

9

(9-7)=2

2²  =  4

---------------------------------------

        





(Xi-M)  =  0     







(Xi-M)²  =  10

모집단의  실제분산값(Variance)=





(Xi-M)²/N  =  10/5  =  2

중앙집중한계의  원리

만일  우리가  평균M과  분산V를  가진  모집단으로부터  크기  N  만큼  표본

을  무작위로  추출했다면,

1.  표본  평균들의  평균은  모집단의  평균(M)과  같은  것이다.

2.  표집분산은  V/N가  될  것이며  표준오차는  표집분산의  평방근과  같을 

것이다.

3.  표본  평균들의  표집분포는  표본의  크기  N이  증가할수록  정규분표에 

더욱  가깝게  될  것이다.