현대 통계학
표본의 정보를 이용해서 모집단의 특성을 파악하는 귀납적 방법을 주로 사용함
평균(mean): 모평균(population mean)과 표본평균(sample mean)
중앙값(median): 자료를 크기의 순서로 나열해 놓았을 때 위치적으로 중앙에 있는 값. 중앙값은 특이값(outlier)에 대해서 로버스트(robust) 함
자료가 작은 특이값들을 갖는다면 평균 < 중앙값, or 평균 > 중앙값
최빈값(mode): 발생 빈도, 즉 도수(frequency)가 가장 높은 관찰 값
Q1: 제1사분위수(first quartile; 25th percentile) 또는 하사분위수(lower quartile)
Q3: 제3사분위수(third quartile; 75th percentile) 또는 상사분위수(upper quartile)
분산(variance): 모분산(population variance)과 표본분산(sample variance). 분포에 있어서 분산은 자료 변동의 평균. 평균으로부터 떨어져 있는 정도
표준편차(standard deviation): 모표준편차(population standard deviation)과 표본표준편차(sample standard deviation). 분산의 루트
편차(variance)는 관찰값과 평균의 차이, 변동(variation)은 편차의 제곱
범위(range): n 개의 자료에 대해서 x(n) - x(1)
사분위간 범위(IQR): Q3 - Q1
변동계수(coefficient of variation): 표준편차/평균*100 (%). 평균이 다른 자료 간의 상대적 변동을 나타내는 지표. 높을수록 변동이 심함
왜도(skewness): 자료의 대칭 정도를 표현. 자료가 작은 특이값들을 갖는다면 평균 < 중앙값임과 동시에 왜도는 음수
첨도(kurtosis): 자료의 중앙 집중도를 표현. 첨도가 양수이면 정규 분포보다 높은 모양