품질 데이터의 표현과 활용

모집단 : 우리가 관심을 갖고 있는 대상 전체

샘플 : 통계적 분석을 위해 모집단에서 관측한 값들을 모아 놓은 집단

샘플은 모집단의 속성을 잘 나타낼 수 있도록 구성되어야 한다. 잘못된 샘플을 구하면 그 이후의 통계적 과정이 아무리 옳다 하더라도 그 결과는 쓸모 없는 것이 되고 만다. 따라서 올바른 샘플의 구성은 통계 처리를 하는데 있어서 가장 중요한 과정이다.

랜덤 샘플링 : 샘플이 취해지는 모집단의 모든 원소들이 샘플로 취해질 가능성이 동일하도록 유지된 상태에서 샘플링 하는 것

자료의 중심위치 :

평균:

중앙값 : 자료를 크기 순으로 배열했을 때 중앙에 오는 값

최빈값 : 가장 빈번히 발생하는 값

절삭평균 : 자료의 양 극단의 일정 부분을 제외한 나머지의 평균

자료의 산포 :

범위 : 가장 큰 값과 가장 작은 값의 차이

분산 :

표준편차 :

변동계수 :

모 수 : 모집단의 특성을 나타내는 대표값

모평균, 모분산, 모표준편차,…

통계량 : 모수를 추정하기 위해 데이터로부터 구한 값

표본평균, 표본분산, 표본표준편차,…