추론통계
-
The relationship between sample and population: 표본과 모집단의 관계Machine Learning/Statistics 2025. 4. 6. 19:00
이전에 추론 통계가 표본 데이터를 사용하여 더 큰 모집단에 대한 결론을 도출하거나 예측하는 방법을 다룬 적이 있다. 데이터 전문가들은 추론 통계를 활용하여 데이터에 대한 유용한 통찰을 얻는다. 이번 글에서는 모집단과 표본의 관계를 더 깊이 탐구하고, 데이터 분석에서 샘플링이 어떻게 활용되는지, 그리고 대표성 있는 표본을 확보하는 것이 왜 중요한지에 대해 설명한다. 모집단(Population)과 표본(Sample) 통계학에서 모집단(population) 은 측정하려는 모든 요소를 포함하는 데이터 집합이다. 모집단은 다양한 유형의 데이터를 포함할 수 있다.사람 (예: 모든 대학생, 모든 고객)조직 (예: 특정 산업 내 모든 기업)객체 (예: 한 회사에서 생산한 모든 휴대폰)이벤트 (예: 특정 기간 동안 발..
-
Introduction to sampling: 샘플링Machine Learning/Statistics 2025. 4. 5. 19:00
데이터 분석에서 샘플링(Sampling)은 전체 모집단에서 일부 데이터를 선택하여 분석하는 과정이다. 샘플링은 데이터 과학과 통계학에서 필수적인 개념이며, 특히 방대한 데이터를 다루는 현대의 데이터 분석에서 중요한 역할을 한다. 샘플링과 통계적 접근이전에 기술 통계(Descriptive Statistics)와 추론 통계(Inferential Statistics)의 차이에 대해 간략히 설명한 적이 있다.기술 통계는 평균, 표준편차와 같은 값을 계산하여 데이터의 주요 특징을 요약하는 방법이다.추론 통계는 샘플 데이터를 바탕으로 모집단에 대한 결론을 도출하거나 예측하는 방법이다.이번에는 샘플과 모집단(Population) 간의 관계를 좀 더 깊이 있게 살펴보고, 데이터 분석에서 대표성(Representativ..
-
Descriptive Statistics vs Inferential Statistics: 기술 통계와 추론 통계의 차이점Machine Learning/Statistics 2025. 3. 18. 19:56
이제 통계와 데이터 과학의 역할에 대해 더 깊이 이해했으니, 두 가지 주요 통계 방법인 기술 통계와 추론 통계에 대해 알아보자. 데이터 전문가는 각 방법을 활용해 서로 다른 인사이트를 얻는다. 이번 글에서는 기술 통계와 추론 통계의 차이점, 그리고 데이터 전문가들이 이를 활용하는 방법에 대해 살펴본다. 기술 통계 (Descriptive Statistics)기술 통계는 데이터의 주요 특징을 요약하고 설명하는 데 사용된다. 이는 많은 양의 데이터를 빠르게 이해하는 데 유용하다. 예를 들어, 1,000만 명의 신장 데이터를 보유하고 있다고 가정해보자. 모든 데이터를 직접 살펴보는 것은 어렵고, 설령 가능하더라도 해석하는 것이 쉽지 않다. 하지만 데이터를 요약하면 즉시 의미 있는 정보를 얻을 수 있다. 예를 ..
-
A/B testing: 데이터 기반 의사결정과 A/B 테스트의 중요성Machine Learning/Statistics 2025. 3. 17. 18:51
현대 경제에서 데이터는 가장 중요한 자산 중 하나다. 기업의 성공 여부는 데이터를 얼마나 효과적으로 활용하는지에 달려 있으며, 이를 위해 데이터 기반 의사결정이 필수적이다. 데이터를 분석하고 인사이트를 제공하는 데이터 전문가는 기업의 성장과 혁신을 이끄는 중요한 역할을 한다. 이 글에서는 A/B 테스트라는 강력한 데이터 분석 기법과 이를 활용하는 방법에 대해 알아본다. A/B 테스트란?A/B 테스트는 두 가지 버전(A와 B)의 요소를 비교하여 어느 것이 더 나은 성과를 보이는지 평가하는 실험 방법이다. 웹사이트 디자인, 모바일 앱, 온라인 광고, 마케팅 이메일 등 다양한 분야에서 활용된다. 예를 들어, 기업은 웹페이지의 두 가지 버전을 제작하여 어떤 디자인이 더 많은 클릭, 구매 또는 구독을 유도하는지 ..