データの把握方法と呼んできたものが記述統計学である。集団の一部しか知ることができない場合に集団の全体について知る方法(推測統計学)について説明する。
目次
推測統計学とは
集団の全体を母集団と呼ぶ。母集団の確率分布(母集団分布)や、母集団の定量的な特徴である母数について知りたい。
母集団の要素全てを測定することは、要素が多い場合には測定に費用や時間がかかるため難しい。
そこで、母集団の要素全てではなく、母集団の一部を抽出した標本から、母集団について知る方法が必要となる。
母集団の一部から全体を知る方法
- 母集団から標本を抽出する作業(標本抽出と呼ぶ)
- 標本を要約した統計量から母集団分布や母数を推測する作業(推測と呼ぶ)
記述統計学と推測統計学の違い
記述統計学は母集団と標本の区別がなく暗に母集団が手に入るという前提の元の手法である。推測統計学は母集団と標本を区別し母集団は手に入らず標本が手に入るという前提の元の手法である。
推測統計学の色々な前提条件
- 母集団が無限か有限か
- 母集団分布、母数が既知か未知か
- 母集団分布がパラメトリックかノンパラメトリックか
- 標本の大きさは大きいか小さいか
まとめ
推測統計学における母集団、標本などを定義し関連性を説明した。
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