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통계학은 무엇인가?
통계학은 데이터의 수집, 분석, 해석, 표현 및 구성을 다루는 수학의 한 분야이다. 데이터를 수집하고 요약하고 결론을 도출하기 위해 다양한 방법과 기술을 사용해야 하며, 이는 본질적으로 수치적이거나 범주적일 수 있다. 통계는 과학, 사회 과학, 비즈니스, 경제, 의료 등을 포함한 다양한 분야에서 널리 사용된다. 통계학의 기본 개념 중 하나는 관찰이나 실험을 통해 수집된 정보를 가리키는 데이터이다. 데이터는 질적 또는 양적으로 분류될 수 있다. 질적 데이터는 본질적으로 수치적이지 않으며 속성, 특성 또는 설명을 포함하는 반면, 양적 데이터는 수치적이며 측정하거나 계수할 수 있다. 통계에는 기술 통계량과 추정 통계량의 두 가지 주요 분기가 있다. 기술 통계량에는 데이터 수집, 표시 및 요약이 포함된다. 일반적인 기술 통계량 측도에는 중앙 경향 측도(예: 평균, 중위수 및 모드)와 분산 측도(예: 범위, 분산 및 표준 편차)가 포함된다. 기술 통계량은 데이터 세트의 주요 기능을 설명하고 요약하는 데 사용된다. 반면에 추론 통계량은 표본을 기반으로 모집단에 대한 추론 또는 일반화를 수행하는 것을 포함한다. 표본은 개체 또는 관심 개체의 더 큰 그룹인 모집단의 부분 집합이다. 추정 통계량은 확률 이론을 사용하여 모집단에 대한 예측, 모수 추정 및 가설 검정을 수행한다. 일반적인 추론 통계량에는 가설 검정, 신뢰 구간, 회귀 분석 및 분산 분석(분산 분석)이 포함된다. 통계에서 또 다른 중요한 개념은 사건이 발생할 가능성인 확률이다. 확률은 불확실성을 정량화하는 데 사용되며 많은 통계적 방법의 기초가 된다. 정규 분포, 이항 분포 및 포아송 분포와 같은 확률 분포는 랜덤 사건을 모형화하는 데 사용되며 통계 분석에 필수적이다. 통계 분석은 일반적으로 R, Python, SPSS 또는 SAS와 같은 통계 소프트웨어를 사용하여 수행되므로 효율적인 데이터 조작, 분석 및 시각화가 가능하다. 그래프 및 차트와 같은 데이터 시각화는 결과의 해석 및 통신에 도움이 되므로 통계의 중요한 측면이다.
통계학의 역사
통계의 역사는 메소포타미아, 이집트, 그리고 중국과 같은 고대 문명으로 거슬러 올라갈 수 있는데, 사람들은 기록, 세금, 인구 조사와 같은 작업에 통계적 방법을 사용했다. 하지만, 수학적 학문으로서의 통계학의 공식적인 발전은 17세기와 18세기에 저명한 통계학자들과 학자들의 연구와 함께 시작되었다. 통계학에 가장 초기에 기여한 사람 중 한 명은 1662년에 "죽음의 청구서에 만들어진 자연적이고 정치적인 관찰"이라는 선구적인 작품을 출판한 영국인 존 그룬트였다. 그룬트의 연구는 인구통계학적 데이터의 분석에 기반을 두었고 출생 및 사망률, 기대수명, 인구 증가와 같은 개념을 포함한 현대 인구통계학적 통계의 기초를 닦았다. 18세기에, 프랑스 수학자인 Pierre-Simon Laplace는 통계학, 특히 확률 이론 분야에 상당한 기여를 했다. 확률과 통계적 추론에 대한 라플라스의 연구는 데이터 분석과 가설 테스트를 위한 통계적 방법의 개발을 위한 길을 열었다. 19세기에, 통계학 분야는 생물 통계학 분야에 중요한 공헌을 한 영국 통계학자 Francis Galton의 연구와 함께 더욱 발전했다. 통계적 상관관계, 회귀 분석 및 정규 분포에 대한 골튼의 연구는 회귀 분석 및 상관관계 분석에 사용되는 현대 통계 기법의 기초를 마련했다. 통계학 역사에서 또 다른 주목할 만한 인물은 로널드 A 경이다. 현대 통계학의 아버지로 자주 언급되는 영국의 통계학자 피셔. 분산 분석(ANOVA)의 개발과 최대우도 추정의 개념을 포함한 통계적 방법에 대한 피셔의 연구는 통계 분야에 혁명을 일으켰고 현대적 형태에 크게 기여했다. 20세기에 들어서, 통계 분야는 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 계속해서 빠르게 발전하여, 더욱 정교한 통계 방법과 기법의 개발로 이어졌다. 이 기간 동안 SPSS, SAS 및 R과 같은 다양한 통계 소프트웨어 패키지가 등장하여 통계 분석을 더욱 쉽고 효율적으로 사용할 수 있게 되었다.