Page 24 -

이 장에서는 추정 및 검정의 이론적 틀에 대해 설명하겠습니다. 각 ◯◯법의 구체적인 절차는 통
계 교과서에 맡기기로 하고, 그것들이 어떤 사고방식에 근거를 두고 있는지를 소개하고 싶습니다.

추정론에 대해서는 기술 통계와 추측 통계를 구별하는 것을 서론에서 서술한 후에 후자의 독특
한 견해를 먼저 설명합니다. 그것을 바탕으로 추정은 보통 수단으로는 풀리지 않는 다목적 문제
임을 밝히고, 어떻게 다룰지 세 가지 방안을 제시합니다. 또 각각의 방안에 해당하는 기법으로서
최소분산불편추정, 최대우도법, 베이즈 추정을 소개합니다.

검정론에 대해서는 검정의 독특한 논법을 터득하는 것이 현재 직면한 가장 중요한 목표입니다.

대립가설과 귀무가설, 기각과 수용, 1종 오류와 2종 오류처럼 검정론에는 짝을 이루는 용어가 많
이 나옵니다. 여기서 중요한 점은 짝이라도 그 취급은 전혀 대등하지 않다는 것입니다. 어떻게
비대칭인지를 확실히 머릿속에 새겨주세요.

통계를 현실에서 활용할 때는 사실 이런 데이터 분석을 하기 전에 우선 데이터를 어떻게 수집할
지부터 살펴봐야 합니다. 조사 방법에 문제가 있어 오차와 편향이 생기기 때문입니다. 실수였든
계획적이었든 간에 이런 잘못된 데이터 처리가 문제가 되는 사례는 결코 사그라지지 않습니다.

그런 이유로 데이터 수집 문제도 중요하지만, ‘수학’에서 꽤 벗어난 이야기이므로 이 책에서는 다
루지 않습니다.

6.1 추정론 POBABILITY AND ST A TISTICS

무언가 데이터를 모으면 데이터 내 비율을 조사해서 ‘◯◯율’을 구하거나 혹은 평균치를 계산하는
등의 작업을 당연하게 실행합니다. 그러나 깊이 생각하면 왜 이런 작업을 하는가에 대한 논의는

그렇게 일반적인 방법으로는 하기 힘듭니다.

6.1.1 기술 통계와 추측 통계

우선 통계학의 입장은 크게 기술 통계와 추측 통계로 나눠집니다. 기술 통계는 데이터의 축약에 대
한 이야기입니다. 예를 들어 인구 조사를 생각해보세요.

288

06 프로그래머를 위한 확률통계.indd 288 2019. 4. 25. 오전 11:41