<아티클 스터디 : 통계> 모수와 표본

1. 오늘의 아티클

모수와 표본 : 모수가 이렇게 충분한데 그냥 쓰면 안될까?

<출처 : https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1940/>

모수와 표본: 모수가 이렇게 충분한데 그냥 쓰면 안 될까? | 요즘IT

2. 아티클 정보 요약

모수를 많은 사람들이 모집단의 수로 잘못 생각하고 있는데 모수와 모집단 다른 말이다. 

모집단은 전체 데이터를 의미하고 정의된 모집단의 수치적인 요약값 즉 통계값을 모수라고 한다.

 

그리고 모집단에서 일부 추출된 데이터를 표본이라고 한다.

표본을 정하고나면 표본이 해당 모집단의 특성치를 추정하기 적당한 것인지를 고민한다. 

 

큰 수의 법칙에 따라 표본의 크기가 충분하다면 표본 평균은 모평균에 가까워지고 

중심극한정리(동일한 확률 분포를 가진 독립 확률변수 n개의 평균분포는 n이 적당히 크다면 표본평균의 분포가 정규분포에 가까워진다는 정리)를 통해 모집단의 형태를 추정해나간다.

 

많은 데이터 분석은 표본을 통해 모집단의 형태를 추정하는 식으로 이루어져

모집단 자체를 다룰 수 있는 분석은 거의 없다.

따라서 빅데이터를 손에 쥐고 모집단을 분석하고 있다는 착각을 해서는 안된다.

 

논리와 정의가 중요한 데이터 분석에서 정의를 착각하는 것은 일그러진 분석의 결과를 만들 수 있기 때문에

주의를 해야하며 데이터를 이해하기 전에 이러한 부분을 서로 잘 맞추는 공감대를 형성해야한다. 

3. 인사이트

  - 추상적인 모집단이라는 개념을 잘 정의해야 그에 따른 표본을 설정하고

    표본이 모집단을 잘 대표하는 지를 생각할 수 있다.

 

  - 데이터 분석에 있어서 지식과 용어의 오용, 남용은 잘못된 분석을 야기할 수 있기 때문에 주의해야한다.