통계개념

모집단 : 통계조사의 관심이 되는 대상

모수 : 모집단의 특성을 나타내는 수치

표본 : 모집단에서 선정된 샘플

통계량 : 표본의 특성을 나타내는 수치 예) 표본평균, 표본분산, 표본표준편차

 

표본공간 : 실험에서 나올 수 있는 모든 결과들의 집합

확률변수 : 표본공간에 속하는 결과들에 대해 실수값을 대응시키는 함수

이산확률변수 : 확률변수가 가지는 값을 지칭할 수 있는 확률변수

연속확률변수 : 확률변수가 가지는 값을 지칭할 수 없는 확률변수

확률분포 :  확률변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 규칙

 

베르누이시행 : 1 각 시행은 독립적이다. 2 각 시행은 두가지의 결과를 가진다. 3 각 시행의 성공확률은 p이다.

이항분포 : 성공확률이 p인 베르누이 시행을 n번 시행한 경우 확률변수X의 확률분포가 따르는 분포

정규분포 : 대표적인 연속확률분포, 좌우대칭이 종모양인 곡선, 가우스분포라고도 한다.

표준정규분포 : 정규분포 중 평균이0이고 분산이1인 정규분포

표준화변환 : 확률변수들의 평균을 0 분산을1인 확률변수로 변환하는 방법

이항분포의 정규근사 : 이항분포의 np나 n(1-p)가 모두 10이상이면 정규분포에 근사하게된다

 

표집분포 : 통계량 자체가 하나의 확률변수로서 확률분포를 가지고 이 확률분포를 표집분포라 한다.

확률표본 : 모집단으로부터 임의 추출된 n개의 표본은 서로 독립이며 모집단의 분포와 비슷하고 이러한 n개의 표본을 확률표본이라 부른다.

중심극한정리 :확률표본이 30이상이면 확률표본의 표본평균은 근사적으로 정규분포를 따른다.

 

추정 : 모수의 대한 추측값을 얻고, 그 값의 정밀도를 구하는 방법

점추정 : 모수의 참값과 유사할 것이라는 하나의 값을 추정

구간추정: 모수의 참값을 포함할 것으로 예상되는 구간을 추정