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오늘은 확률과 통계, 통계적 추정1 (모평균의 추정)에 대한
쉽고 간단한 설명입니다.
표본평균을 이용하여 모평균이 어떻게 추정되는지 보시죠.
수학, 누구나 잘 할 수 있습니다.
-알고리즘 진카
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통계적 추정
이 비행기 탑승객 중에서 16명을. 임의추출할 때, 짐의 평균 무게가 17 kg 이상 20 kg 이하일 확률을 구하. 시오. 2. 통계적 추정 115. 표본평균의 분포. 모평균이 m이고 …
Source: school.jbedu.kr
Date Published: 7/22/2021
View: 8849
통계적 추정에 관한 예비 수학교사들과 고등학생들의 오개념 …
문소영(2005)의「고등학교 수. 학과 교육과정에서 확률과 통계단원에 대한 인식 및 학습 실태분석연구」에서는 ‘교사들은 수업에서. 실생활 관련 소재가 다양하게 제시하고 …
Source: www.koreascience.or.kr
Date Published: 8/16/2022
View: 9717
통계적추정
이 농. 가에서 판매하는 곶감 상자 중에서 최상품의 비율을. 구하여라. 6. 문제. 실생활. Page 8. 모평균은 …
Source: viewpds.jihak.co.kr
Date Published: 9/23/2021
View: 6743
[통계적 추정] 전수조사와 표본조사 – 한량 지아이의 수학 LIFE
지금은 잘 안되고 있는 것 같긴 합니다. 8. 부동산 탈세 방지를 위한 거래내역 조사. 기사에서도 종종 등장하죠. 통계 관련 용어들은 실생활에서 많이 …
Source: ladyang86.tistory.com
Date Published: 9/10/2022
View: 1994
4.3 통계적 추정 제 4 장 통계적 추정과 가설검정
통계적 추론의 종류는. 표본을 이용하여 모집단의 미지의 모수를 예측하는 추정과 모집단에 대한 어떤 예상이나 추측의 타. 당성 여부를 확인하여 채택 또는 기각을 결정 …
Source: contents.kocw.or.kr
Date Published: 3/24/2021
View: 5146
통계적 추정 – Prezi
통계적 추정 · 표본비율의 분포 · 예제2> · 모비율 : 모집단 전체에서 어떤 특성을 갖는 사건의 비율 · 표본비율 : 모집단에서 임의추출한 표본 중에서 어떤 특성을 갖는 사건 …
Source: prezi.com
Date Published: 11/12/2021
View: 5532
생활속에필요한다양한통계를 편리하게이용하게되었습니다
실생활에서 통계를 친근하게 접할 수 있게 되었습니다. … 구성별 가구수를 추정 … 통계적 가치가 있는 역사자료, 지자체의 행정자료 등을 통계로 전환.
Source: www.kostat.go.kr
Date Published: 4/21/2022
View: 6503
생활속의 통계분석 – Politics Strategy
그러므로 표본을 통한 표본평균과 표본분산을 통해 모집단의 모평균과 모분산을 추정하려고 노력하는 것이 그 목적중의 하나라고 할 수 있겠다.
Source: hieonn.tistory.com
Date Published: 9/29/2021
View: 7882
자료해석과 표현 모형 : 국민기자 되기
통계적 추정. 모평균의 추정. 정보화 시대를 맞아 우리는 신문과 방송 … 기사 해석 및 분석, 재작성, 비평문 작성 등을 통해 정의, 공식을 재확인하고 실생활에 적.
Source: www.crezone.net
Date Published: 6/14/2021
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- Author: classlive
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- Date Published: 2019. 7. 15.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=8mbh4FUAX6M
[통계적 추정] 전수조사와 표본조사
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모집단과 표본에 대해 알아보기 전에 간단한 기본 개념부터 살펴봅시다.
1. 전수조사 : 통계 조사에서 조사의 대상이 되는 집단 전체를 빠짐없이 조사하는 방법.
2. 표본조사 : 조사의 대상이 되는 집단 중에서 일부만을 뽑아 조사하는 방법.
3. 모집단 : 조사의 대상이 되는 집단 전체
4. 표본 : 모집단 중에서 조사하기 위해 뽑은 일부분
5. 표본의 크기 : 표본을 이루는 대상의 개수
조사 시 가장 정확한 데이터를 얻기 위한 것은 당연히 전수조사입니다. 그러나 들어가는 비용과 시간, 그리고 통계 결과가 나오는 시기 등을 고려했을 때, 현실적으로 힘든 경우가 많기에, 꼭 전수조사를 해야 하는 상황이 아니라면 대부분 표본조사로 진행됩니다.
물론 중요한 사안들은 전수조사를 꼭 하죠. 그렇지만 그냥 일반적인 정보를 얻기 위한 사안들은 대부분 표본조사를 하기 때문에 전수조사를 반드시 해야만 하는 예시를 알고 있는 것이 좋습니다.
아래는 비용과 시간을 써서라도 반드시 정확한 정보가 필요하기 때문에 전수조사를 실시하는 것입니다.
1. 인구주택 총조사, 경제총조사와 같이 ‘총조사’라는 말이 포함되어 있다면 이는 전수조사입니다.
https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=71330&cid=43667&categoryId=43667
5년에 한번씩 하는데다가 대부분 어른들이 조사원을 만나기 때문에 학생들은 존재자체를 잘 모르더라구요.;
2. 징병검사
: 군대 입영시 하는 신체검사+심리검사
군입대 할 때는 전원 다 신검 받는 거 아시죠? 세종시 20대 인구 중 몇 명을 뽑아서 걔네만 검사하고-이러지 않습니다.
3. 선거철에 발송하는 유권자 명부 조사
마찬가지죠. 투표권 행사 역시 전수조사로 이루어집니다. (투표는 매우 중요한 거니까요-)선거철에 오는 공보물을 받아보시면, 유권자들이 모두 상세하게 다 기록되어 있는 걸 알 수 있죠.
4. 아파트 단지 각 가구의 6월 한 달 전력 소비량 조사
역시나 필요하기 때문에 시간과 돈이 들더라도 반드시 전수조사 하는 내용입니다.
전력 소비량에 따라 관리비가 부과되는데,
아 우리아파트 209동에서 3가구만 뽑아서 조사한 다음 그걸로 비용을 산출해야겠다~!
…이러지 않죠..?
5. 전국에 등록된 자동차 대수 조사
자동차도 다 고유의 번호판이 있는 거 아시죠?
역시나 필요성에 의해 반드시 전수조사 하는 것들입니다.
6. 주민등록
나이가 일정하게 차면 동사무소에가서 주민등록을 하죠.ㅎㅎ
7. 신종코로나 유증상자 동선 추적조사
이건 사실은 초반에는 전수조사를 했었으나.. 지금은 잘 안되고 있는 것 같긴 합니다.
8. 부동산 탈세 방지를 위한 거래내역 조사
기사에서도 종종 등장하죠.
통계 관련 용어들은 실생활에서 많이 쓰이기 때문에, 꼼꼼하게 알아두시는 편이 좋습니다.
www.hankyung.com/politics/article/2021030576441
참, 그리고 만약 모집단 자체가
얼마 없다면 그냥 전수조사 하면 됩니다.
ex) 우리반 아이들의 수학평균
그리고 아리까리한건(?)
실제로 어떻게 하는지 생각해보세요.
A 고등학교 기말고사 평균점수
-> 당연히 전수조사입니다.
선생님이 와서 우리 수학 평균이 몇점이다!
라고 얘기해주시는게 표본조사는 아니겠죠?
A 고등학교 학생들의 시력
-> 우리 체력이나 시력 같은 건 다
날 잡아서 전수조사 하죠?
내용이 추가되면
종종 업데이트 하러 올게요!ㅎㅎ
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생활속의 통계분석
이정도로 재미있게 써 놓은 통계책은 본 적이 없다 – 고 하기엔 너무 책을 읽지 않습니다. 죄송.
표본분산을 구하기는 쉬우니까 s^2 = 편차제곱합/n 이니까,
모분산을 대신할 불편표본분산을 s로 부터 구하려면
불편표본분산 = 편차제곱합/n-1 = s * n/(n-1)을 해주면 된다.
표본표준편차가 모표준편차보다 약간 작게 나오더라
겉 표지는 이래도 상당히 흥미롭고 재미있는 책임에는 틀림없으니, 오해 말아 주세요.모평균과 모분산은 아무래도 알려져 있기 쉽지 않다. 그러므로 표본을 통한 표본평균과 표본분산을 통해 모집단의 모평균과 모분산을 추정하려고 노력하는 것이 그 목적중의 하나라고 할 수 있겠다.보통 모평균은 표본평균으로 대치되는 경향이 있으나, 그래도 약간 틀리는 경향이 있으니, 그것을 추정하려고력하는 것도 중요하다.평균 : 표본평균은 모평균과 같으며 분산이 모분산의 1/n인 정규분포를 하더라…분산 : 모분산을 추정하기 위해서 n개의 표본을 추출하여 모분산의 추정값을 구하는데이때 편차제곱합/n으로 구하게 되는데, 만일 모집단의 평균을 알아 편차제곱합을 제대로 구하게되면 상관없는데, 모집단의 평균을 알지 못하여 표본 평균을 이용하여 편차제곱합을 구한 경우에는보통 이 값은 실제 모분산의 추정값에 일치하지 않고조금 작은 값이 된다. 따라서 n-1로 나누어서 조금 큰 값을 만드는데,이 분선을 불편분산 즉 편차제곱합/자유도 라고 부른다.모집단을 추정하는 방법중, 모표준 편차를 추정하는 방법이 특이한 방법이 하나 있는 데 그것은 할증계수법과할인 계수법을 이용하는 것이라고 할 수 있겠다. 어쨌거나,하는 성질을 이용하여 표본표준편차를 구한후 거기에 할증계수를 곱하는 것으로 구해 낼 수도 있다.t분포란일반적으로 알려지지 않은 모평균과 모분산에 의하여 모집단으로 부터 표본을 추출하여 그 추정을 하게 되는데 표본평균과 표본표준편차 s를 대신 사용하게 되는데 어쨌든 이것들은 그 자체가 아니라 대신하는 것밖에 되지 않는다.평균 : 이때 x-bar를 구하기 위하여 n개로 이루어진 여러개의 sample 그룹을 표본으로 삼아서 x-bar와 x-bar의 표준편차를 구하게 되는데, 이때 x-bar의 불편표준편차는 sigma/rootof n 값이 비슷해 진다는 것이 그 현상이며,분산 : 모분산은 불편표본분산 즉, 편차제곱합/자유도 = 제곱합/n-1 = n/n-1 * 제곱합/n = n/n-1 표본분산이 된다.결국 여기서 모평균과 모분산을 추정할 수 있으나, 한가지 마음에 걸리는 것은 모평균의 신뢰도가 걱정이 되니, 처음의 property 를 이용해서 sigma (모분산)을 알고 있으면 곧바로 Gaussian을 이용해서 모평균의 신뢰도를 구할 수 있겠으나, 그게 아니니까 불편표본분산을 이용해서 모평균을 검정해야 한다. 그러니까 이때 자유도를 이용해서 Gaussian을 그려볼려고 했더니 표본수 즉 자유도에 대해서 Gaussian이 다르게 그러지더라 그것이 t-distribution이라고 할 수 있겠다. (표본수가 30이상이 되면 Gaussian과 비슷해짐)
결국 우연히 요행으로 그 결과가 나올수 있는 경우를 귀무가설로 두면 훨씬 다루기 쉽다.
또는 그렇다 아니다로 간단하게 정의되는 가설
모평균의 구간 추정모평균의 구간 추정을 할 때는 모분산을 알고 있을 때와 모르고 있을 때가 다르다. (물론이다.)모분산을 알면 당연히 표본평균 +- 1.96 (95%일때) root (모분산/자료수) 하면되는데,모분산을 모르면 표본불편분산으로 대치해야 한다.표본평균 +- t 분포에 의한 값 root (불편표본분산/자료수)모비율의 구간추정표본비율 = 특성수/ 표본수표본비율 +- 1.96 root (p(1-p)/표본수) 로 추정한다.모평균추정의 표본수그렇다면 가장 경제적인 표본수는 어떻게 될까?표본수 = (k(1.96등)/오차한계 X 표준편차) ^2예) 어떤 제약회사의 화장휴지 길이의 표준편차는 3, 평균길이의 신뢰도 99%에서 오차범위를 1m이내로 할때 필요한 표본수는?표본수 = (2.58/1X3)^2 = 59.9 필요한 표본수는 약 60개cf) 모비율 추정의 표본수 : 표본수 = p*(1-p)X(k/오차한계)^2 (p가 알려져 있을 때)표본수 = 1/4 X (k/ 오차한계) ^2 (p를 모를 때)귀무가설이란 왜 귀무가설인가?귀무가설은 버리는 것으로 의미가 있는 가설을 말한다. 즉, 버리는 것이 기대되는 가정으로 “무에 귀착하는 것을 기대하는 가설”이다. 그렇다면 아무것이나 귀무가설이 될 수 있을까? 귀무가설은 확실한 가설이며, 애매한 가설은 귀무가설이 될 수 없다. 귀무가설에 반대되는 가설을 대립가설이라고 부른다.예) “두종류의 위스키를 구별할 수 없다” 라는 가설을 귀무가설로 취하는 대신에 “두 종류의 위스키를 구별할 수 있다”라는 것은 주사위를 던져 나오는 눈의 수가 홀수임을 100%알아 맞힐 수 있는 가능성으로부터 90%, 80%, 70%… 등의 여러가지 가능성이 포함되어 있음을 의미한다.엄밀하게 말하면 두종류의 위스키를 구별할 수 있다는는 가설은 무한대 수의 가능성이 포함되어 있는 것이며 검정이 불가능해 진다. 하지만 “두 종류의 위스키를 구별할 수 없다”라는 가설은 단지 하나 밖에 없다.A에게 실험을 해보자. 두 종류의 위스키를 알아 맞히는 실험인데, 어떤 결과로부터 “두 종류의 위스키를 구별할 수 없다”라는 귀무가설을 버리는 것이 당연한 것일까?”지금 A가 주사위를 던져 홀수의 눈이 나오면 1, 짝수가 나오면 2라고 정하는 것과 같은 방법을 택한다고 해도, 100회중 50회는 우연히 맞은 것이라고 할 수 있다. 즉, A의 거짓말이 통할 확률이 50%나 되는 것이기 때문에 A가 말하는 것을 인정할 수 없다. 이때 다시 한번 실험을 했을 때 A가 정확하게 맞힌다고 해보자. 그러면 오 아는 것 처럼 보일 수 있다. 그래도 1/2*1/2=1/4의 확률로 요행수가 일어난다. 따라서 우연에 의한 것이라고 볼 수도 있다. 계속 3회 4회를 시도하더라도 맞힐 확률은 존재하며 실험횟수를 늘리면 다행히 가능성은 줄어들지만 맞출 가능성은 Zero가 아니다.이런 요행수의 확률이 어느정도 작아져서 확실히 이사람은 구별할 수 있다는 결론에 이르더라도, 대책을 강구하지 않으면 안된다. 그 확률이 보통 5%이하가 되면 우연이 아닌것으로 판단하며, 따라서 5회의 실험에서 모두 맞출 확률 (1/32, 3.125%)는 5%보다 작기 때문에 ㅁ의 능력을 인정하게 된다. 이를 유의수준이라고 하며, 요행수에 속는 비율이라 할 수 있다.따라서,두 종류의 위스키를 구별할 수 있다는 주장을 확인하기 위해 “구별할 수 없다”는 가설을 세우고,만일 귀무가설이 사실이라면, 이런 결과는 100회중 3.125회 밖에 일어나지 않는다. 그러므로 이런 결과가 나온다면 구별할 수 있는 능력이 있다고 결론을 맺으며 즉, 귀무가설은 사실이 아니다 라고 결론 지으면 된다.카이제곱 분포불일치는 나타내는 측도이다. 특히나 (관측값-기대값)을 판단하게 되는데 음과 양을 구분하면 안되므로 제곱을 하게 된다. 나올 수 있는 outcome의 “종류”-1을 자유도로 정하며, Equally-likely 하면 1/outcome 종류 로 그 기대값이 나오게 될 것이다. 결국 원래 기다값과 얼마나 불일치 한 것인가를 측정하는 것이다.(첨부 참고)회귀식은 왜 회귀식이라고 불리우는가?예측이 가능한 이유는 모든 통계는 Extreme value가 있다면 다시 평균으로 회귀되도록 장치되어 진다는 의미로 영국의 생물학자 골톤이 명명했다고 한다.
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