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1. 통계학

• 데이터를 분석해 유용한 정보를 도출하는 학문
• 종류: 1. 기술통계 (Descriptive Statistics)
  - 데이터를 요약/정리
• 2. 추론통계 (Inferential Statistics)
     - 표본으로 모집단의 특성을 추정/검정

2. 기술통계 (Descriptive Statistics)

2.1. 정의

• 수집된 데이터의 특성을 요약, 정리, 표현하여 데이터가 보여주는 정보를 설명하는 방법

2.2. 주요 방법

• 중심 경향값
  - 평균(Mean), 중앙값(Median), 최빈값(Mode)

• 산포도
  - 분산(Variance), 표준편차(Standard Deviation), 범위(Range)
  

• 시각화
  - 히스토그램, 파이 차트, 막대그래프

2.3. 목적

• 데이터 세트 전체를 한 눈에 파악하기 위해 사용

3. 추론 통계 (Inferential Statistics)

3.1. 정의

• 모집단(전체 데이터)에서 추출한 표본(sample)을 분석하여 모집단의 특성(모수)을 추측하거나 가설을 검정하는 방법

3.2. 주요 방법

• 추정(Estimation)
  - 표본 평균으로 모집단 평균을 예측 (점추정, 구간추정)
  
• 가설검정 (Hypothesis Testing)
  - 특정 가설이 통계적으로 유의미한지 검증(p-value 등)
  

3.3. 목적

• 모집단 전체를 조사할 수 없을 때, 표본을 통해 모집단을 과학적으로 추론

4. 기술통계 vs. 추론통계 비교

통계학적 분석에서는,
먼저 기술통계로 데이터의 전반적인 특징을 파악하고,
그 후 추론통계를 통해 더 큰 모집단에 대한 결론을 도출하는 방식으로 활용됨

by Heidi J. 꼬꼬마 데분가💜