추정량(estimator) : 추정량의 통계적 성질 이해하기 - 편향, 분산, 일치성, 효율성 및 충분성

추정량(estimator)은 표본 데이터를 사용하여 모집단의 모수를 추정하는 통계 함수입니다. 추정량의 통계적 성질은 추정량의 품질과 성능을 평가하는 데 사용되며, 다음과 같은 주요 요소를 포함합니다. 편향(bias) 추정량의 편향은 추정량의 기댓값과 실제 모수 값 사이의 차이를 의미합니다. 편향이 0인 추정량은 무편추정량(unbiased estimator)이라고 합니다. 무편추정량은 여러 번 추정을 수행할 때 평균적으로 정확한 값을 얻을 수 있는 것으로 간주됩니다. 분산(variance) 분산(variance): 추정량의 분산은 추정값의 변동성을 측정합니다. 분산이 작은 추정량은 일반적으로 정확도가 높다고 간주되며, 추정값이 실제 모수 값에 더 가깝게 분포합니다. 평균제곱오차(Mean Squared Error, MSE) 추정량의 평균제곱오차는 편향과 분산을 고려하여 추정량의 전반적인 성능을 평가하는 지표입니다. MSE는 편향의 제곱과 분산의 합으로 계산되며, 이 값이 작을수록 추정...

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