통계학의 연구 분야는 크게 기술통계학과 추측통계학으로 구분 지을 수 있다. 각 연구 분야에 대한 정의와 특성에 관해 간략히 논하시오.
분야
hwp중앙값(median)이란 한 변수에서 나타나는 변수값들을 가장 낮은 것에서부터 가장 높은 것에 이르기까지 차례로 늘어놓았을 때, 맨 중앙에 위치하고 있는 변수값을 말한다.
추측 통계학(Inference statistics)이란 표본 집단을 끄집어내어 표준 집단으로 모집단 특징에 관한 유용한 정보추출, 추론을 행하는 가능성과 방법을 탐구하는 학문이다. 확률 이론이 그 배경이 되고 있으며 이에는 모집단, 표본, 표본의 크기, 모수, 통계량 등이 있다. 여기서 모집단(population)이란 추측통계학의 가장 기본적인 개념이다. 추측통계학은 유한한 또는 무한한 전체 대상에서 샘플을 뽑아 그것을 관찰하여 본래의 전체 대상에 관한 여러 성질을 추측하는 문제를 취급한다. 이 때 이러한 전체 대상에 속하는 개개의 것을 개체(요소)라 하며 개체의 전집합을 모집단 모집단에 관한 어떤 지식을 얻기 위해 모집단에서 뽑은 개체를 표본이라 한다. 실제로 모집단은 특정한 성질을 갖는 극히 다수의 개체를 포함하여 통계학적 고찰의 대상이 되는 집단을 뜻하며, 이론적 연구에서는 모집단을 구성하는 개체의 수를 무한하다고 간주하는 경우가 많다.
모집단의 특성을 보이는 특성치를 모수(parameter)라 하고, 표본의 특성을 보이는 특성치를 통계량(statistics)이라 한다. 표본(Sample)이란 모집단 특성에 관한 정보도출을 목적으로 모집단으로부터 추출한, 혹은 측정한 값들의 집합을 말한다. 일반적으로 표본에서 얻어진 정보는 모집단의 특성에 대하여 완전정보를 갖고 있지 않으므로, 모집단의 특성치를 추정할 때는 불가피하게 오차를 발생하게 된다. 추측통계학은 이와 같은 오차를 확률적으로 설명하는 것까지를 고려하여 모집단 특성에 대한 일반성을 찾아내는 과학적 분야라고 할 수 있다. 오늘날의 통계적 방법론의 주류는 추측통계학의 분야이며. 왜냐하면 수집된 자료를 단순히 기술하는 것보다는 표본에서 얻어진 정보
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