통계 분석 모집단, 모수, 표본, 통계량

데이터와 통계에 관련된 중요한 개념들인 "모집단", "모수", "표본", "통계량"에 대해 간단히 설명해보겠습니다.

 

출처 : https://pangyo-datascientist.tistory.com/31

1.모집단 (Population):

정의: 모집단은 조사하고자 하는 전체 개체 또는 사건의 집합입니다.
예시: 만약 모든 학생들의 키에 관심이 있다면, 전 세계의 모든 학생들이 모집단이 될 것입니다.

 

2.모수 (Parameter):

정의: 모집단의 특성을 나타내는 수치적인 값입니다.
예시: 모든 학생들의 평균 키, 표준편차 등이 모수가 될 수 있습니다.

 

3.표본 (Sample):

정의: 모집단에서 선택한 일부 개체 또는 사건의 집합입니다.
예시: 전 세계의 학생들 중에서 몇몇 학생들을 무작위로 선택한 그룹이 표본이 될 수 있습니다.

 

4.통계량 (Statistic):

정의: 표본의 특성을 나타내는 수치적인 값입니다. 통계량은 모수를 추정하거나 표본 간의 비교 등을 위해 사용됩니다.
예시: 표본 학생들의 평균 키, 표준편차 등이 통계량이 될 수 있습니다.

 

 

 

간단한 예시로 설명하면, 모집단은 모든 학생들의 집합이고, 그 중에서 무작위로 선택한 몇몇 학생들이 표본입니다. 만약 전체 학생들의 평균 키를 알고 싶다면 이는 모수가 되고, 표본에서 무작위로 선택한 학생들의 평균 키는 통계량입니다. 통계량을 통해 모집단의 특성을 추정하거나 판단할 수 있습니다.