일상 일기 블로그

왜 좋은 추정량이 필요한가?— 추정량을 평가하기 위한 세 가지 기준의 출발점우리는 데이터를 수집하고, 그 데이터를 통해 어떤 ‘숫자’를 계산합니다. 평균, 표준편차, 비율, 회귀계수… 하지만 그런 숫자들, 즉 ‘추정값’이 얼마나 믿을 만한지에 대해선 놀랍도록 많은 사람들이 무관심합니다.예를 들어 어떤 약을 100명에게 줬더니 65명이 나았다고 해봅시다. 이때 "치유율은 65%"라고 말할 수 있을까요? 이건 단지 100명 중 65명이 나았다는 사실일 뿐입니다. 우리가 정말 알고 싶은 건 “전체 인구에서 이 약의 진짜 효과는 몇 퍼센트일까?” 입니다. 그 질문에 대답하기 위해 100명으로부터 얻은 데이터를 요약하고, 그걸로 진짜 값을 ‘추정’하는 것, 이게 통계의 핵심입니다.그런데 한 가지 중요한 질문이 생..

📊 통계학은 단지 숫자 계산이 아니다: Specification 문제란 무엇인가?🎯 1. 문제의식: 왜 통계학을 다시 정의해야 하는가?많은 사람들은 통계를 단지 "숫자를 요약하는 기술" 정도로 생각합니다. 하지만 R. A. Fisher는 그렇게 보지 않았습니다. 그는 통계학이 본질적으로 “무엇을 어떻게 측정하고 해석할 것인가”에 대한 이론적 과학이라 주장했습니다.Fisher는 당시 통계학이 계산은 발전했지만 개념은 혼란스럽다고 보았습니다. 예컨대, 평균과 분산이라는 용어가 명확한 수학적 기반 없이 혼용되고, 모집단의 개념도 불명확하게 사용되는 현실을 비판했습니다.그는 이를 해결하기 위해 통계학의 문제를 다음 세 가지로 나누어야 한다고 주장했습니다.Specification 문제Estimation 문제D..

📘 통계학의 기초를 다시 묻다R. A. Fisher의 1922년 선언: "통계는 과학이 될 수 있는가?"1️⃣ 통계학은 왜 ‘이론 없이’ 성장했는가?1922년, Fisher는 통계학계에 도전장을 던졌습니다. "실용적인 기법은 쏟아지지만, 그 기초 원리는 여전히 혼란스럽다. 우리는 평균을 계산하지만, 평균이 무엇인지 정의할 수 있는가?" Fisher는 당시 통계학이 실제 문제 해결에는 유용했지만, 그 핵심 개념들(예: 평균, 표준편차, 확률 등)이 일관성 없이 혼용되고 있다고 강하게 비판합니다.2️⃣ 통계학의 진짜 목적은 무엇인가?Fisher는 통계학의 목적을 다음처럼 간단명료하게 정의합니다: "데이터를 요약하고 본질적인 정보만 남기는 것. 즉, 데이터 축약(reduction of data)이다." 하지..