기본 통계 3. 추론통계 - 점 추정과 구간 추정

기본 통계 3. 추론통계 - 점 추정과 구간 추정

 

지난 글에서 통계학을 다음과 같이 분류하였었다.

기술 통계 (Descriptive Statistics)
- 측정이나 실험을 통해 얻은 데이터의 정리, 요약, 해석을 통해 자료특성을 계산하는 방법

추론 통계 (Inferential Statistics)
- 전체 모집단에서 뽑은 일부 표본을 분석하여 모집단의 특성을 추정하고 검정하는 방법

 

 

기술 통계는 표본의 표현이나 시각화에 초점을 맞춘다면, 추론 통계는 표본을 통해 모집단을 추론하는데 관심이 있다. 이때, 모집단의 모수를 추정하는 과정에는 점추정과 구간추정이 있다.

 

점 추정
- 모수를 하나의 값으로 추정하는 것
- 표본의 통계량을 모수라고 믿는 것
ex) 표본평균, 표본 분산을 모평균, 모분산이라고 가정

구간 추정
- 표본 데이터를 기반으로 모수가 포함되었을 것으로 예상되는 범위를 추정하는 것
ex) 점추정: 의약품 A의 입도는 75 nm 이다.
      구간추정: 의약품 A의 입도는 70 ~ 80 nm이다.

 

구간 추정을 하기 위해서는 제품의 허용되는 오차가 얼마인지 제시해야 한다. 허용오차에 따라 추정 범위가 달라지기 때문이다. 추정된 구간의 양쪽 경계선을 벗어나는 값에 관하여 제품 생산 측면에서 리스크 관리를 할 수 있게 된다. 다음 글에서는 신뢰 구간, 예측 구간, 공차 구간 등 JMP 프로그램으로 구간 추정을 하는 법에 관해 정리해 보겠다.

 

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기본 통계 0. 목차

글쓴이는 통계 전공자가 아니라는 점 참고 부탁드리며 관련하여 틀린 사항에 대한 지적이나 질문은 언제든지 환영합니다.

 

 

산포에 대한 이해