통계학의 개념

통계학이란?

1.     불확실한 상황 하에서 데이터에 근거하여 과학적인 의사결정을 하기 위한 이론과 방법의 체계

 

통계학의 활용분야

1.     데이터의 수집 , 분류 , 표현 , 분석 , 추론 , 해석

2.     통계학자의 역할

è  필요한 데이터의 형태

è  데이터를 수집하는 방법

è  문제에 대한 최선의 답을 구하기 위한 분석방법

 

통계학의 연구분야

1.     통계적 이론과 방법론 개발

2.     통계적 방법론 응용

 

 

모집단과 표본

1.     모집단 ( population )  

è  통계분석의 연구대상이 되는 모든 개체들의 집합 , 올바른 의사결정을 하기 위해 관심을 갖고 연구해야 할 대상

 

Ex ) 총학 선거 2명 = 모집단

 

2.     모수 ( parameter )

è  모집단의 특성을 나타내는 수치이며 , 올바른 의사결정을 위해 특별히 관심을 갖는 모수만이 연구의 대상이 된다

Ex ) 평균 , 분산 , 표준편차 , 비율

 

3.     표본 ( Sample )

è  모집단의 특성을 파악하기 위해 모집단으로부터 일정한 규칙에 의해 추출한 모집단의 부분 집합

 

통계적 추론 ( inference )

è  모집단의 특성 ( 평균 , 분산 , 비율 등 ) 을 추측하는 것

è  추정 , 가설검정

 

통계량 ( statistic )

è  모집단의 특성(평균,분산,비율 등)을 추측하기 위해 사용하는 표본의 함수

 

추정량 ( estimator )

è  모수를 추정하는데 , 사용하는 통계량 , 표본평균 , 표본분산 , 표본비율 등이 있다.

 

 

샘플링의 개념

1.     샘플링 ( sampling )

è  모집단에 대한 올바른 의사결정을 내리기 위해 모집단으로부터 표본을 추출하는 일련의 과정

 

샘플링의 필요성

1.     표본조사 ( sample survey )

è  모집단에서 표본을 추출[김인1] 하는 샘플링에 의한 조사 방식

 

2.     샘플링의 필요성

è  현실적 제약

è  비용 절감

è  시간 절약

è  품질 측면

 

샘플링 방식

 

1.     확률표본 (random sample)

è  모집단으로부터 랜덤하게 샘플링하여 독립적이고 동일한 분포를 따르도록 형성된 표본

 

샘플링과 오차

1.     오차 : 모수의 참값과 측정값과의 차이

 

2.     오차의 유형 : x = u + s + r + m

è  측정오차 : 측정계기의 부정확 , 즉정기술 부족

è  분석오차 : 분석장비의 부정확 , 분석기술 부족

è  샘플링오차 : 치우친 샘플링

è  축분오차 : 큰 표본에서 측정용 표본을 샘플링할 때 치우짐

 

3.     오차의 검토

è  신뢰성 ( reliability )

è  정밀도 ( precision )

è  정확성 ( accuracy )

 

데이터의 정류

1.     데이터 척도의 유형

 

 

기술통계와 추측통계

1.     통계학의 구성 체계

 

통계적 의사결정 절차

 

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