대표값

오늘은 간단하게 대푯값에 대하여 알아보겠습니다.

 

대푯값이란 어떤 모집단이나 표본의 대표적인 값을 이야기를 합니다.

 

주로 우리가 흔히 아는 평균이 대푯값에서 가장 많이 사용하고 있습니다.

 

물론 평균 뿐만 아니라 중앙값, 1 분위 값, 3 분위 값, 최솟값, 최댓값, 최빈값, 등이 존재합니다. 

 

아 그리고 모집단과 표본의 차이를 말씀드리자면 흔히 모집단은 우리가 알고 싶은 모수가 있는 집단이 모집단이라고 불리고 표본은 모집단이 크면 클수록 전부 조사하여 모수를 알아내기 어렵기 때문에(전수조사) 일부를 뽑아(표본) 그 일부의 통계량을 이용하여 모수를 추정한다는 식으로 설명을 합니다.

 

제가 통계를 처음 공부할 때는 평균, 분산, 표준편차만 알면 끝이 아닌가? 라고 생각했었습니다.

 

실제로 공부를 해보니 평균, 분산, 표준편차가 전부지만 전부가 아니더군요.(이 저자는 지금 무슨 소리를 하는 것인가?라고 생각하실 수 있습니다만..... 음 통계를 조금 어려운 내용들을 보시면 이해가 되실 겁니다) 설명하자면 추정, 통계적으로 분석할 때 많은 식들이 있지만 결국 평균, 분산, 편차를 이용하여 구하는 것이 전부입니다.

 

그리고 또한 통계는 이산적이냐, 연속적이냐에 따라 추정, 분석하는 방식도 달라지구요.

 

많은 분들이 통계가 위에 있는 요소들 때문에 어렵다고 느끼실 수 있습니다. 하지만 저는 이게 통계만의 매력이라고 생각합니다.

 

실제 저는 인공지능을 먼저 공부하고 통계와 데이터 분석을 조금 자세하게 공부하는 입장인데 머신러닝, 딥러닝을 공부하고 통계에 있는 회귀분석을 보니 무척 닮아 있더군요.

 

그래서 회귀분석을 처음 접할 때 흥미를 느끼며 공부할 수 있었습니다.

 

여러분들도 이번 기회를 통해 통계에 대해 자세히 알려드리도록 노력할 터이니 통계에 대해 흥미를 가지셨으면 합니다.

 

통계 또한 데이터 분석, 인공지능을 하는 사람들의 좋은 스킬이 될 수 있다고 생각하는 사람이고 중요하다고 생각하는 사람이기 때문에 학교에서 공부했던 내용 + 저의 개인 블로그니까 처음 공부했을 때 느꼈던 생각 또는 감정들을 섞어서 만들어보려고 합니다.

 

현재 조회수가 가장 잘 나오는 인공지능 현대적 접근 방식, 인지심리학도 좋지만 통계도 관심을 가져주시길 바라며 통계 첫 글 마무리 짓도록 하겠습니다.