Part 4 - 01. 자료조사 / 02. 표본조사 / 03. 기술통계 / 04. 추리통계 / 05. 통계적 추론

□ 변수

- 독립변수와 종속변수

- 질적변수와 양적변수

- 이산변수와 연속변수

- 명목변수와 서열변수

- 등간변수와 비변수(비율변수)

 

□ 표본조사

- 확률표집:

     - 단순 무작위 표집: 난수표 및 체계적 표집법 사용

     - 층화표집법: 소집단 분류 후, 무작위로 추출 / 모집단 특성 이해 및 소집단 구분에 비용과 노력 발생

     - 군집표집법: 군집 분류 후, 특정 군집의 모든 구성원 전수조사 / 시간 및 비용 감소

- 비확률표집

     - 편의표본추출법: 모든 것을 임의로 지정 후, 표본 선택

     - 판단표본추출법: 모집단 의견 반영할 수 있다고 판단될 때 사용

     - 할당표본추출법: 사전에 정해놓은 분류기준에 따라 소집단으로 분류 후, 집단별 대상 선정 / 특성별로 비례하여 표본 추출

 

□ 질적자료 기술통계 요약

- 도수분표표: 수집된 자료에 적절한 등급으로 분류하여 정리한 것

- 분할표: 질적변수가 2개일 때, 관측치를 몇 개의 그룹으로 분할하여 빈도수를 정리한 것

 

□ 연속자료 기술통계 요약

- 연속자료 기술통계: 자료의 분포 특성을 파악하기 위해서 숫자로 표현

- 중심위치: 자료 분포상의 무게중심 역할 / 평균(산술평균, 가중평균, 기하평균, 조화평균, 절단평균), 중앙값, 최빈값

- 산포경향: 범위, 분산, 표준편차, 변이계수

 

□ 그래프

- 히스토그램, 상자 그림, 시계열 분석

 

□ 시계열 데이터 구성요소

- 추세, 계절적 변동, 주기적 변경, 임의변동

 

□ 추세 분해 방법

- Lowess/Loess 회귀

- 이동평균

 

□ 시계열 예측분석

- 단순 이동평균

- 가중 이동평균

- 지수평활법

- 자기회귀모델

- 자기상관모형

 

□ 기술통계와 추리통계

- 기술통계: 데이터의 특성을 파악하기 위해 요약정리

- 추리통계: 표본을 추출하여 전체 모집단의 특성을 추정

 

□ 모수적 추론과 비모수적 추론

- 모수적 추론: 어떤 대상인 모집단의 분포가 어떤 분포일 것이라고 가정하고 모수에 대해 추론하는 방법

- 비모수적 추론: 모집단에 대해 어떠한 가정도 하지 않고 추론하는 방법

 

□ 베이즈 추론

- 사전 경험과 현재 데이터를 사용해서 어떤 사건의 확률을 베이즈 정리를 사용해서 추론한 것

 

□ 통계적 추론

- 추정과 가설검정으로 분리할 수 있음

- 추정은 점추정과 구간추정으로 나눌 수 있음

- 가설검정은 검정통계량을 통하여 가설의 옳고 그름을 판단함

 

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Reference:

임호진 외 2명, 「ADsP 데이터분석 준전문가」, 영진닷컴(2020)