표본마다 분산이 같지는 않을테니 표본의 분산 역시 당연히 확률 변수입니다. 표본 분산을 $s^2$이라고 합시다. 표본 분산 $s^2$을 표본 평균의 분산 $Var(\overline{x})=\frac{\sigma^2}{n}$과 헷갈리면 안 됩니다. 표본 평균의 기대값이 모평균과 같듯이 표본 분산의 기대값도 모분산과 같아야 겠습니다.$$E(\overline{x})=E(x)=\mu$$$$E(s^2)=Var(x)=\sigma^2$$표본의 분산은 그냥 분산 공식에 따라 계산하면 되겠지라는 생각이 듭니다. 하지만 이렇게 구한 표본 분산은 확률 변수의 값들이 모평균이 아니라 표본 평균을 기준으로 흩어진 정도를 의미합니다. 그런데 표본 평균 자체가 모평균을 기준으로 흩어져 있습니다(#). 따라서 그 기대값은 모분산 보..