Scientific Computing & Data Science

[Definition] 파라미터(Parameters)통계적 추론에 있어, 파라미터란 어떠한 측정량, \(\theta\)를 지칭하는데 사용된다. \(\theta\)는 알려지지 않은 확률 분포의 속성이다. 예를 들어, \(\theta\)는 확률 분포의 평균, 분산, 또는 Quantile 등이 될 수 있다. 파라미터는 미지의 값이며, 통계적 추론의 한 가지 목표는 이러한 파라미터를 추정하는 것이다.[Definition] 통계량(Statistics)통계적 추론에 있어, 통계량이란 표본의 속성인 측정량을 지칭하는데 사용된다. 예를 들어, 표본 평균, 표본 분산 또는 표본 퀀타일 등을 일컫는다. 통계량은 관찰된 값이 관찰된 데이터 값의 집합으로부터 계산되는 랜덤 변수이다. 통계량은 미지의 파라미터를 추정하는데 사용..

[Definition] 모집단 / 표본 / 임의 표본 / 통계학적 추론모집단(population)은 특정 확률 분포로부터 얻을 수 있는 가능한 관찰결과로 구성된다. 표본(sample)은 실험자가 측정하거나 알려지지 않은 확률 분포를 관찰하는데 사용되는 모집단의 특정 부분집합이다. 임의 표본(random sample)은 모집단으로부터 임의로 선택된 샘플의 요소이며, 이 과정은 종종 표본이 모집단의 특성을 잘 반영한다는 것을 확인하기 위해 사용된다.통계학적 추론(statistical inference)이란, 모집단으로부터 추출된 표본을 이용하여 데이터 분석을 통해 확률 밀도 함수 등과 같은 특성을 분석하는 방법을 의미한다. 다음 그림은 확률 이론과 통계학적 추론과의 관계를 설명하고 있다.[그림 1.] 확률 ..