추정과 검정 추정 표본을 통해 모집단의 특징을 유추해 내는 것이다. [예제] 좌측과 같이 신뢰도 95%인 모평균(µ)의 신뢰구간이고, 대한민국 남성의 키의 평균을 1,000명의 표본으로 구해보니 이들 키의 표본평균값이 170cm이고, 각 편차의 제곱합이 25,000cm이라면, 분산은 25000/1000= 25, 표준편차는 분산을 루트 시키면 5가 된다.
이를 좌측에 대입하면 170-(1.96x5) = 160.2cm에서 170+(1.96x5)=179.8cm 사이 신뢰구간 안에 모평균을 포함한다는 뜻이다. 이때 신뢰구간을 늘릴수록 더 많은 값이 들어가게 된다.
여기서 주의할 점은 95% 확률로 모평균이 위 구간에 들어간다는 뜻이 아니라, 1,000명의 표본을 뽑는 조사를 여러 번 했을 때, 그 조사들의 95%가 모평균을 포함한다는 뜻이다. 검정 확률에 대한 어떤 주장에 대해 통계적인 기법을 활용하여 판단해 보는 것으로 이때 가설을 먼저 세우고 이를 판단하게 되는데, 가설수립에는 두 가지...
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PValue
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P값
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검증
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인공지능
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제1종오류
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제2종오류
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추정
원문 링크 : 추정과 검정
