<aside> 💡 모집단과 표본은 통계학의 기본중의 기본이다.

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1-1. 모집단(population)

<aside> 💡 모집단(population)이란 정보를 얻고자 하는 관심 대상의 전체집합을 말한다.

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1-2. 모수(population parameter)

<aside> 💡 모수(population parameter)란 모집단 분포 특성을 규정 짓는 척도. 관심의 대상이 되는 모집단의 대표값을 말한다.

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• 이 대표값은 분포에 따라 평균일 수도 있고 여러 가지일 수 있다. 모수가 단일한 대상이라고 생각하지 말아야 한다.

위의 예에서 전체 유저의 하루 평균 플레이 타임이 60분 일 경우 모수는 60분이 됩니다.

2-1. 표본(sample)

<aside> 💡 표본(sample)은 모집단(population)의 부분집합이다.

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표본통계량은 뽑힌 표본으로부터 대표값을 계산하는 것인데요, 위의 예에서 100명의 하루 평균 플레이타임이 65분이라고 하면 표본통계량은 65분입니다.

2-2. 표본통계량(sample statistic)

<aside> 💡 표본통계량(sample statistic)이란 표본의 몇몇 특징을 수치화한 값이다.

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