1. 기술통계 (Descriptive Statistics)
기술통계는 데이터를 요약하고 설명하는 통계학의 한 분야입니다. 이는 데이터 집합의 주요 특성을 간결하게 표현하여 이해를 돕는 것이 목적입니다. 기술통계는 중심경향성(평균, 중앙값, 최빈값)과 분산정도(표준편차, 범위, 사분위수) 등을 계산하여 데이터의 특성을 정량화합니다.
2. 추론통계 (Inferential Statistics)
추론통계는 주어진 데이터의 표본을 사용하여 모집단에 대한 결론을 도출하거나 예측하는 통계학의 분야입니다. 모집단은 전체 집단을 나타내며, 추론통계는 표본 데이터를 기반으로 모집단에 대한 통계적 추론을 수행합니다. 이는 불확실성을 고려하여 모집단에 대한 확률적인 일반화를 시도합니다.
2023.10.28 - [통계공부] - [통계공부] 5. 모집단과 표본집단 (신뢰구간 및 신뢰도 공식)
[통계공부] 5. 모집단과 표본집단 (신뢰구간 및 신뢰도 공식)
1. 모집단과 표본집단 1.1. 모집단 (Population) - 모집단은 특정 관심 대상의 전체 집합을 나타냅니다. 이것은 연구자가 조사하려는 모든 개체 또는 항목을 포함합니다. 모집단은 종종 크고 다양하며
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3. 기술통계와 추론통계의 차이점
3.1. 적용 범위
- 기술통계 : 주어진 데이터의 특성을 계산하고 설명하는 간단한 통계적 계산을 수행합니다.
- 추론통계 : 표본의 통계량을 사용하여 모집단의 특성에 대한 추론을 수행하는 확률적인 방법을 사용합니다.
3.2. 목적
- 기술통계 : 데이터를 정리하고 요약하여 이해하기 쉽게 만들기 위해 사용됩니다.
- 추론통계 : 표본을 사용하여 모집단에 대한 일반적인 특성을 추론하고 예측하기 위해 사용됩니다.
3.3. 데이터 처리 방법
- 기술통계 : 데이터의 특성을 계산하고 설명하는 데 중점을 둡니다.
- 추론통계 : 표본의 통계량을 사용하여 모집단의 특성에 대한 추론을 수행하는 확률적인 방법을 사용합니다.
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