1. 추정 용어 비교
ㅇ `추정 (Estimation)`, `가설검정 (Hypothesis Test)` 비교
- 추정은,
. 모수에 대해 사전지식이 별로 없을 때 표본으로부터 모수를 추정하는 통계적 추론
. 모집단의 모수에 대해 표본으로부터 추정을 하는 것
- 가설검정은,
. 모수에 대해 약간의 지식이 있는 경우에 가설의 타당성을 판단해보는 통계적 추론
. 모집단에 대한 가설을 해 보고 이의 진위를 검정통계량에 기초하여 검정을 하는 것
ㅇ `점 추정 (Point Estimation)`, `구간 추정 (Interval Estimation)` 비교
- 점추정 ☞ 추정량, 점 추정량 선택기준, 최소평균제곱오차 등 참조
. 하나의 단일 값으로 모수를 추정하는 것
. (단점) ① 추정량이 모수와 얼마나 가까운지 알 수 없음,
② 표본크기가 클수록 추정이 정확해지는 효과를 반영 못함
- 구간추정 ☞ 신뢰수준, 신뢰구간 참조
. 일정한 구간을 주어 그 안에 모수가 있을 가능성이 얼마인가를 추정하는 것
.. 일정 확신(신뢰수준)으로 모수가 포함될 구간(신뢰구간)을 추정하는 것
. (장점) 표본크기에 따라 추정의 정확성에 영향을 받으며 추정 가능
ㅇ `모수적 (Parametric) 방법`, `비모수적 (Nonarametric) 방법` 비교
- 모수적 방법 : 모집단 확률분포 형태는 알고 있으나, 모수는 모르는 경우에 모수를 추론
- 비모수적 방법 : 모집단에 대한 충분한 정보가 없을 경우, 모집단 분포함수 등에 대한 추론
. 모집단 확률분포에 대한 특별한 가정을 하지 않음
.. 주로, 질적 자료(명목 자료,서열 자료) 위주로 취급
. 비 모수적이란, 모수(평균,분산,표준편차,비율 등)가 별 의미를 못갖는 경우를 일컬음
. 주어진 데이터에 만 맞추어 통계적 모델을 구축하게 됨
ㅇ `추정 (Estimation)`, `패턴 분류 (Classification)` 비교
- 추정은, 표본으로부터 어떤 실수 값을 찾는 것
- 패턴 분류는, 표본으로부터 관측값이 모집단 내 정해진 어떤 부류에 속하는지를 판단하는 것
ㅇ `정적인 추정 (Static Estimation)`, `동적인 추정 (Dynamic Estimation)` 비교
- 정적인 모수(파라미터)의 추정 : 파라미터 추정
- 동적인 모수(파라미터)의 추정 : 신호 추정/신호 검출(검파)
* 실제 문제에서는 파라미터화된 모델(Parameterized Model)이 어느정도 준비되어야 함
ㅇ `추정 (Estimation)`, `예측 (Predication)` 비교
- 추정 (Estimation) : 관측 데이터(샘플)로부터 미지의 어떤 값을 추정하는 것
- 예측 (Predication) : 시간적으로 이전 샘플들로부터 다음 샘플을 예측하는 것