바람직한 점추정량이 되기 위한 조건에 대해 자신의생각을 제시하시오.

목차

1. 서론

2. 본론
가. 불편성(편향이 없는 추정량)의 의미와 개인적 해석
나. 일치성(표본 크기가 커질수록 참값에 가까워지는 성질)의 현실적 의미
다. 효율성(추정량의 분산이 작아야 한다는 조건)과 개인적 고민
라. 충분성(추정량이 가지고 있는 정보의 충실도)과 개인적 시선

3. 결론

본문내용

통계학 강의를 처음 들었을 때 나는 숫자는 항상 흔들림 없는 진실을 말한다고 믿고 있었다. 수학은 정확하고, 통계는 그 정확함을 현실에 적용하는 도구라고 생각했다. 그런데 ‘점추정량이 바람직해야 한다’는 말을 들은 순간부터 그 믿음이 조금씩 흔들리기 시작했다. 추정이라는 과정에는 어쩔 수 없는 불확실성이 존재한다는 사실을 받아들이는 것이 생각보다 쉽지 않았다. 특히 표본 평균이 모평균을 반드시 반영하는 것이 아니라는 교수님의 설명을 듣던 날은 머릿속이 잠시 멍해졌던 기억이 있다. “그럼 우리가 배우는 통계는 얼마나 믿을 수 있는 걸까?”라는 질문이 자연스럽게 떠올랐다. 내가 믿어 온 ‘정확한 숫자’의 이미지와 ‘불확실한 추정’이라는 개념이 충돌하면서 생긴 낯선 감정이었다.
과제에서도 비슷한 경험을 했다. 작은 표본으로 특정 값을 추정하는 계산을 했는데, 실제 상황에서 나올 법한 값과 너무 다르게 나타나서 당황했던 적이 있다. 계산은 틀리지 않았는데 결과가 납득되지 않는 상황이 생기니, 추정이라는 작업 자체에 대해 의문이 커졌다. 당시에는 ‘표본이 작아서 그렇다’는 말로 그냥 넘겼지만, 그때 느낀 불편함은 마음속 어딘가에 계속 남아 있었다. 숫자가 정확하다고 믿었던 나에게, 추정량이 상황에 따라 크게 달라질 수 있다는 가능성은 꽤 혼란스러운 사실이었다. 이런 경험들이 쌓이면서 점추정량이라는 개념을 단순히 공식으로만 바라봐서는 안 되겠다는 생각이 들기 시작했다.
특히 시간이 지날수록 ‘바람직한 점추정량’이라는 말의 의미가 궁금해졌다. 바람직하다는 것은 어떤 기준을 충족해야 한다는 말이다. 그렇다면 어떤 기준을 갖고 추정량을 판단해야 하는가, 그리고 이러한 기준이 왜 필요한가에 대해 자연스럽게 고민하게 되었다.

참고자료

· 없음