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통계적 추론의 또 다른 방법인 검정에 대해 알아볼 것이다. 추정이 사전 정보 없이 모수의 값을 직접 예측하는 것이라면, 검정은 모수에 대한 주장을 받아들일지의 여부를 표본을 통해 판단하는 간접적 추론으로 볼 수 있다. '기존 주장이 틀렸고 나의 주장이 맞다'는 것을 입증해야만 하는 과학의 세계에서, 검정은 그 도구로 유용하게 쓰인다. 가설 검정은 다음의 단계로 진행된다.1. 가설 설정2. 검정의 유의수준 $\alpha$ 설정3. 표본을 바탕으로 검정통계량 계산4. 검정통계량을 바탕으로 기각역이나 p-value를 구해 결론 도출 통계적 가설귀무가설($H_0$): 알려진(현재 믿어지는) 가설. 모집단의 모수를 하나의 값 또는 구간으로 표시한다.대립가설($H_1$): 연구자가 주장하고자 하는 가설. 귀무가..

표본을 통해 모집단을 예상하는 통계적 추론으로 본격적으로 들어가 보자. 통계적 추론에는 추정과 검정이 있는데, 먼저 추정에 대해 간단히 다뤄볼 것이다. 추정의 원리추정량(estimator): 모수를 추정하는 데 사용하는 통계량(함수)추정값(estimate): 추정량의 관측값 추정이란, 추출한 표본을 토대로 모수의 값을 추측하는 과정이다. 추정에는 점추정과 구간추정이 있다.이때 모집단 전체가 아닌 표본을 보기 때문에 오차가 생길 수밖에 없는데, 이를 표집오차(sampling error)라 한다.표집오차는 변동(variance)와 편의/편향(bias)로 분해된다. $$\hat{\theta}-\theta = [\hat{\theta}-E(\hat{\theta})] + [E(\hat{\theta})-\theta..