모집단, 모수, 표본, 통계량의 이해

모집단과 모수의 이해

모집단은 분석하고자 하는 대상의 전체 집합을 말합니다.
예를 들어, 어느 학교의 모든 학생들이 그 학교의 모집단이 됩니다.
모수는 이 모집단에서 추출되는 의미 있는 값들입니다.
이는 모집단의 특성을 나타내는 평균, 분산, 표준편차 등을 포함합니다.

표본과 통계량의 중요성

현실에서 모집단의 모든 데이터를 분석하기는 어렵습니다. 따라서 우리는 모집단의 일부인 '표본'을 추출하여 사용합니다. 표본에서 얻어지는 값들을 '통계량'이라고 하며, 이는 모집단의 모수를 추정하는 데 사용됩니다.

표본 추출과 통계량 계산의 실제 예시

이제 파이썬을 사용하여 간단한 표본 추출과 통계량 계산의 예시를 보여드리겠습니다. 예를 들어, 10000명의 학생 중에서 100명을 무작위로 선택하여 그들의 평균 성적을 계산하는 상황을 가정해 봅시다.

import numpy as np

# 가상의 모집단 데이터 생성
# 예를 들어, 1000개의 데이터 포인트를 가진 모집단을 생성합니다.
population = np.random.normal(loc=50, scale=15, size=1000)

# 모수 계산
# 평균과 표준편차를 계산합니다.
population_mean = np.mean(population)
population_std = np.std(population)

population_mean, population_std

이 코드는 10000명의 학생 중 100명을 무작위로 선택하여 표본 평균을 계산합니다. 이 표본 평균은 모집단 평균의 추정치로 사용될 수 있습니다.