Sample Distribution

표본 분포와 통계량에 대해 이해한다.

추론 (inference)

표본을 가지고 모집단의 특성(모수)를 예측하는 것

통계학의 핵심은 내가 원하는 집단의 특징을 알아내는 것이다. 즉, 우리가 관측할 수 있는 표본을 가지고, 이 표본의 특징을 통해 모집단의 특징(모수)를 예측하는 것이다.

이러한 모수는 수치로 표현되는 모집단의 특성을 말하는데, 이 모수는 내가 모집단의 분포를 가정했을 때, 해당 분포를 나타내기 위한 parameter로 대변될 수 있다.

통계량 (statistic)

표본의 관측값들에 의하여 결정되는 수치적인 양

표본 평균, 표본 표준 편차와 같이 표본의 값을 기반으로 하여 얻을 수 있는 값을 통계량이라 한다. 이런 통계량을 기반으로 이와 모수와의 관계를 알아내고, 모수를 추론하는 과정을 거친다.

이런 통계량을 랜덤변수로 사용할 수 있다. 우리가 표본을 뽑을 때 마다 표본에 해당하는 통계량 값은 변화하기 때문이다. 따라서 우리는 여러번의 표본을 뽑는다는 가정하에 이러한 통계량을 랜덤변수로써 사용할 수 있다.