반응형 표본평균2 점추정과 점추정량의 성질/ 비편향성, 일치성, 유효성 / 증명/Point Estimator 통계적 추론(Statistical Inference) 이란, 관측된 표본값들로 모수를 추정하고 모수에 대한 정보를 얻기 위한 방법입니다. 통계적 추론에는, 추정(estimation)과 가설검정(test of hypothesis)으로 구성됩니다. 오늘 포스팅에서는, 통계적 추론에서, 추정(estimation)단계를 다루겠습니다. 구체적인 추정(estimation) 방법으로는, 점추정(point estimation)과 구간 추정(interval estimation)이 있습니다. 점추정을 먼저 다뤄봅시다. 점추정이란, 표본(sample)으로부터 구한 단일의 값(single value)으로 모수(parameter)를 추정하는 방법입니다. 예를들어, 우리가 관심있어하는 모수를 모평균(population mean).. 2021. 5. 30. 모분포와 표본분포, 표본추출의 규칙 / Population distribution and Sampling distribution 모집단(population)이란, 우리가 관심있어하는 대상이 되는 가능한 모든 값 들의 집합입니다. 예를들어, 우리가 관심있어 하는 대상은 서울 인구의 평균 소득이라고 가정해봅시다. 이 경우, 평균을 구하기 위해서는, 모든 서울 시민의 소득 값들이 필요하겠죠? 우리는 이 필요한 모든 정보를 담은 집합을 모집단이라고 부릅니다. 모집단 분포(population distribution)란, 모집단을 구성하는 값들이 이루는 확률 분포를 일컫습니다. 우리가 관심있어하는 확률 변수를 X : "서울 인구의 균 소득" 이라고 설정한다면, 각각의 x 값에 대한 확률 분포를 모집단 분포라고 하는것이죠. 즉, 각각의 x 값들과 이에 대응하는 확률 밀도 함수(probability distribution function)인 f.. 2021. 5. 17. 이전 1 다음 반응형
