모수와 표본 통계량(=모수 추정치)

모수(parameter)는 모집단(population)의 특성을 나타내는 수치로 모평균, 모분산, 모표준편차, 모비율, 모상관관계 등이 있다.

 

표본 통계량(sample statistics)표본(sample)의 특성을 나타내는 수치로 표본평균, 표본분산, 표본표준편차, 표본비율, 표본상관관계 등이 있다. (표본) 통계량은 표본에서 얻은 모수에 대한 정보의 요약이므로 통계량은 모집단에서 추출한 특정 표본에 따라 달라지는 확률변수다. 이 통계량의 확률 분포를 표본 분포(sampling distribution)라고 부른다. 

 

이 표본 분포는 모집단 분포와 사뭇 다른 개념이다. 표본 분포는 통계량의 확률 분포였다면, 모집단 분포(population distribution)는 모집단을 구성하는 데이터의 확률 분포를 의미한다.

 

현실적으로 모집단의 특성, 즉 모수를 아는 것은 거의 불가능하다. 따라서 표본의 특성인 통계량을 통해 모수를 추정(estimation)한다. 따라서 통계량을 모수 추정치(parameter estimate)라고 부르기도 한다. 

 

 

<참고자료>

[1] https://drhongdatanote.tistory.com/54, 홍박사의 데이터 노트 "모집단분포와 표본분포란 무엇인가?" 

[2] https://vvwwvw.tistory.com/20, 훈데이텀 "모수와 통계량-통계적 추정"

[3] https://support.minitab.com/ko-kr/minitab/18/help-and-how-to/statistics/basic-statistics/supporting-topics/data-concepts/what-are-parameters-parameter-estimates-and-sampling-distributions/, Minitab 18지원 "모수, 모수 추정치 및 표본 추출 분포의 정의"

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