통계적 추론

우리가 통계학을 배우는 이유는 결국 모집단을 알기 위해서라는 큰 틀에서 벗어나지 않는다. 통계적 추론 또한 그러한 맥락에서 나온 것이다. 통계적 추론이란 관측된 자료 (표본)을 보고 모집단을 알아내는 논리적 과정을 의미하고, 통계학의 핵심이라 할 수 있다. 통계적 추론은 다음과 같은 방법이 있다. 점추정 구간 추정 가설 검정 모형 선택 이러한 것들을 어떻게 사용할 수 있을까? 과거 인터넷이 처음 사용될 때, 어떤 사람이 동전을 1000번 던져서 앞면이 나오는 횟수를 세어보았다. 당시 네티즌들 사이에서 동전을 10번 던지면 7번은 앞면이 나온다는 이야기가 있어서 시작된 것이다. 이를 식으로 만들어보면 다음과 같다. 당시 실험에서 앞면이 총 679번 나왔다. 당시 결론을 "얼추 맞다"라고 내었는데, 이는 통계적 추론이 아니다. 통계적 추론의 결과는 맞다 혹은 틀리다 뿐이다. 일단 관측값이 예측값과 다르기 때문에 구간 추정을 하는 것이 좋다. 구간을 추정하여 p가 있는 값을 추론하는 것이...

원문링크 : 통계적 추론