미지의 모수를 포함하고 있을 확률의 척도는 신뢰수준으로 나타낸다 (오)

표본의 크기가 30 이하인 경우는 자료가 정규분포를 따르지 않더라도 t 분포를 사용할 수 있다. (엑스)
- 표본의 크기가 30이하인경우는 자료가 반드시 정규분포를 따라야 t분포를 사용할수 있다.

신뢰수준이 증가하면 신뢰구간의 길이 또한 증가한다. (오)

특정 임계값에 대하여 신뢰구간의 길이는 표분의 크기 n 에 반비례한다. (엑스)
-제곱근에 반비례한다.

귀무가설이 사실임에도 불구하고 귀무가설을 기각할 확률을 제 1종 오류라고 한다. (오)

두 집단의 평균을 비교할 때 쌍체표본과 독립표본이 있으며 , 쌍체표본은 모집단간의 차이 이외에 다른 요인에 의한 영향을 경감시킬 수 있는 장점이 있다. (오)

두 모집단의 평균을 비교할때 t 분포가 사용된다. (엑스)
- 두 집단의 분산이 알려져 있지 않은 경우에만 t 분포를 사용하고, 분산이 알려져있는 경우 z 분포를 사용한다.

두 모집단의 분산이 알려져 있지 않지만 같다는 가정하에서 합동분산을 사용한다. (오)

일반적으로 p-값을 기준으로 두 모집단의 평균이 같은지 가설검정을 할 경우 검정통계량에 대한 p-값이 유의수준 알파보다 클경우 두 모집단의 평균이 같다는 귀무가설을 채택한다 . (오)

유의수준  알파 로 두 모집단의 평균이 같은지 양측 검정을 할 경우 두 모집단의 분산이 알려져 있지 않을 때
자유도 누 를 같은 검정통계량 t의 값이 t(알파, 누) 보다 작을때 두 모집단의 평균이 같다는 귀무가설을 채택한다.(오)

*충분히 큰 표본의 수 n에 대하여 모비율을 추정하기 위한 표본비율은 정규분포를 정규분포로 항상 근사가 가능하며,
정규근사는 이항분포의 확률값과 거의 차이가 없다.(엑스)
- 모비율 p에 대하여 정규분포로 근사한 값은  np와 n(1-p) 가 5이상일때 적합하며 5보다 작은경우 정규분포로 근사한 값은 이항분포와 차이가 있다

가설검정에서 표본의 크기를 증가시키면 고정된 유의수준 알파에 대하여 검정력이 증가한다. (오)

모비율을 추정할때 워하는 신뢰구간의 길이 L을 구하기 위하여 필요한 표본크기를 구할때 최선의 시나리오는p=1/2인 경우로 표본크기를 최소화한다 (엑스)
- 최대화 한다.

*모비율의 차에 대한 불편추정량의 분산은 개개 모비율의 분산의 합과 같다. (엑스)
- 두 확률변수가 독립인 경우에만 해당하며 독립이 아닐경우 공분산항이 추가되어야 한다.

이항분포는 두가지 결과(성공혹은 실패)를 가지는 확률변수에 대하여 적합하며, 다항분포는 3가지 이상의 결과를 가지는 확률변수에 적합한 분포이다. (오)

**단순선형회귀분석은 종속변수 Y와 하나의 설명변수 X와의 고나계를 알기 위해 사용될 수 있다. (오)

단순선형회귀모형 와이아이= 베타제로 + 베타일엑스아이 + 에러아이 . 에서 에러항 에러아이의 분포는 T분포를 가정한다.(엑스)
- 에러항 에러아이는 평균이 0 분산의 시그마제곱 으로 일정한 정규분포를 가정한다.

회귀직선과 데이터 관측치 간의 수직차의 제곱합을 최소화하는 직선을 선택하는 모수추정방법이 최소제곱추정법이다. (오)

설명변수 X와 종속변수  Y 와의 관계에 대한 성격을 결정하는것이 절편모수 베타제로이다. (엑스)
- 설명변수 X와 종속변수 Y와의 관계에 대한 성격을 결정하는것은 기울기모수 베타일 이다.

설명변수 X의값이 넓은 범위에 퍼져 있을수록 기울기 추정치는 더 정확하다.(오)