목차

통계이론

• 모수(parameter) : 모집단의 특성을 수치로 표현한 수

• 통계량/추정량(statistic) : 표본을 통해서 계산되어진 양

  • 표본평균 : 표본의 평균

  

  • 표본 분산 : 표분의 분산

  

평균

반_1 = [100, 0]
반_2 = [75, 25]
반_3 = [50, 50]

반_1_평균 = sum(반_1)/len(반_1)
반_1_평균

Out[-]
50.0

반_2_평균 = sum(반_2)/len(반_2)
반_2_평균

Out[-]
50.0

반_3_평균 = sum(반_3)/len(반_3)
반_3_평균

Out[-]
50.0

분산

• 평균으로부터 각 숫자들의 거리 편차를 제곱한 값의 평균 ⇒ 편차의 제곱의 평균

# 반_1 = [50, -50]
# 반_2 = [25, -25]
# 반_3 = [0, 0]
반_1_분산 = [50**2, (-50)**2]
반_2_분산 = [25**2, (-25)**2]
반_3_분산 = [0, 0]

반_1_분산 = sum(반_1_분산)/len(반_1_분산)
반_1_분산