나경아빠의 스케치북 - 고통은 희망의 씨앗이다

참고문헌 및 사이트

1. 점추정(point estimation)

- 모수를 하나의 값으로 추정하는 것

- 표본의 평균이나 중위수가 많이 쓰임. 최빈값, 최소값도 사용할 수 있음

- 추정량을 선택할 때 좋은 성질 : 성질들이 좋다는 것은 모수의 특성을 잘 대변한다는 것임)

1) 불편향성(unbiasedness)

- 모든 가능한 표본에서 얻은 추정량의 기대값. 즉 추정량의 평균이 추정하려고하는 모수의 값과 같아야 함

2) 효율성(efficiency)

- 추정량의 분산이 작을수록 좋다.

3) 일치서(consistency)

- 표본의 크기가 아주 커지면, 추정값이 참값과 거의 같아진다

2. 구간추정(interval estimation)

- 모수의 추정량을 한 개의 숫자로 나타내는 것이 알기는 쉽지만, 맞는 경우보다 틀리는 경우가 더 많다.

- 모수가 포함되었을 것이라고 판단하는 구간을 제시하는 것이 구간 추정

- 모수가 포함되었을 것이라고 제시한 구간을 신뢰구간(confidence interval)이라고 한다.

- 신뢰구간에서 확신하는 정도를 신뢰수준(reliability level)이리고 한다.

- 신뢰수준은 아무렇게나 정하는 것이 아니고 대부분 특정한 값들 중에서 선택하여 사용한다

- 보통은 신뢰수준을 95%를 사용한다.

- 신뢰수준이 95%라는 뜻으 동일한 방법으로 100번의 연구를 반복하면 그 중 신뢰구간안에 모수가 포함되지 않는

   경우가 5번이 될 것이라는 뜻이다.

3. 신뢰구간추정의 성격

4. 표준오차를 사용하는 이유

참고문헌 및 사이트

1. 표준편차(standard deviation)

- 각 데이터가 평균과 얼마나 차이를 가지느냐를 알려준다

- 데이터의 퍼짐 정도

- 분산의 양의 제곱근

2. 표준오차(standard error)

- 표준편차를 표본크기의 양으 제곱근으로 나눈 값

- 샘플림을 여러 번 했을 때 각 샘플들의 평균이 전체 평균과 얼마나 차이를 보이는지 알 수 있는 통계량

참고문헌 및 사이트

- 통계학의 이해(이용구, 김상용 지음. 율곡출판사)

- http://gongsin.com/bbs/board.php?bo_table=gongsin_column_bbs&wr_id=250458

정규분포, 표준화.hwp

1) 표준화를 하는 이유

- 서로 다른 통계 데이터들을 비교하기 용이하기 때문이다

- 어떤 변수를 어떤 표본에 대해 통계를 구하였는가에 따라 평균과 분산값은 제각각이기 때문에, 서로 비교하기가

   불편하다.

- 표준화를 하면 평균은 0, 분산과 표준편차는 1이 되므로 비교하기가 용이하다.