B.1 Classification

통계학의 분류

  • 기술통계학(descriptive statistics):
    • 평균(mean), 분산(variance), 왜도(skewness), 첨도(kurtosis), 중앙값(median), 최빈값(mode), 사분위수(quartile, Q1, Q3), 백분위수(percentile)
  • 추론통계학(inferential statistics)
    • (파라미터)추정(estimation): 점추정(point estimation), 구간추정(interval estimation)
    • (가설)검정(hypothesis test)

분포(distribution)

  • 모집단(population), 표본(sample), 표본공간(sample space), 표본크기(sample size)
  • 분포의 표현: frequency table, plot, formula, representative values
  • 분포의 종류: 이산(discrete), 연속(continuous)
  • 대표적 분포: 정규(normal), 이항(binomial), t 분포, F 분포, 카이제곱 분포
  • 정규분포와 중심극한정리(central limit theorem)
  • 확률변수(random variable)
  • 통계량(statistic):
    • 추정통계량(추정량, estimator)
      • 불편(unbiased), 일치(consistence), 최소분산(minimum variane, 효율, efficiency), 충분(sufficient), robust
    • 검정통계량(test statistic),
  • 기호의 사용규칙(symbols for notation)

검정(test)

  • 귀무가설(null hypothesis)과 대립가설(alternative hypothesis)
  • 제1종 오류(Type I error): alpha
  • 제2종 오류(Type II error): beta
  • 유의확률(p-value), 유의수준(significance level), 채택역(acceptance region), 기각역(rejection region), 자유도(degree of freedom)

추정(estimation)

  • 표준오차(standard error)
  • 신뢰구간(confidence interval)

2x2 table

  • 민감도(sensitivity), 특이도(specificity), 양성예측율(positive predictive value), 음성예측률(negative predictive value)
  • 오즈비(odds ratio), 상대위험도(relative risk), 위험도 차이(risk difference)

모수적 대 비모수적 방법(parametric vs non-parametric method)