[경영통계] 1.통계학 기초 및 데이터의 정의

1. 통계학의 기초

  1) 통계학이란?

경영학은 경영이라는 사회현상에 대해 불확실한 미래를 위한 의사결정을 다루는 학문으로, 정확한 의사결정을 위한 예측력이 필수적이다.

 예측력은 과거사실을 통해 배우며, 자연과학의 힘을 이용하여 객관성 있는 진리를 얻으려고 노력함

→ 자연과학 (법칙) VS 사회과학(평균성 탐닉)

   ※ 경영학은 감에 의존하던 경여을 과학적기법을 동원하여 체계화 함( 20C 초 테일러의 과학적 관리법)

 

"통계학은 수학이 아닌 논리를 배우는 과정이다."

 

  2) 용어의 정의

  ① 모집단 : 관심의 대상이 되는 모든 개체들의 측정치의 집합으로 값으로 표현된다.

  ② 모수 : 모집단의 특성을 나타내는 대표값으로 대표적인 개념으로 평균이 있다. (unknown, 한시점에서 하나의 값)

  ③ 표본 : 모집단에서 추출한 일부분

  ④ 통계량 : 표본의 특성을 나타내는 정보로 표본평균, 표본비율이 있다. (known ,표본을 뽑을때마다 바뀜)

 → 모수 VS 통계량 : 모수를 찾은 것이 통계학의 핵심이며, 모수와 통계량의 관계가 통계이론의 핵심 개념

 

2. 데이터의 형태와 표현

→ 기술통계학 (수집, 정리,요약) VS 추론통계학(현대통계학의 핵심)

○ 기술통계학 : 수집,표현,특성화하는 방법

○ 추론통계학 : 모집단선정→적당한 표본추출→ 표통통계량 계산→통계량값으로 모수 추정

 

 [ 용어의 정의]

① 변수 : 모집단의 특성을 표현하는 값

② 데이타 : 모집단내의 값

     - 정량데이타 : 월소득 등 실수값을 가지는 자료 (값들의 차이가 일관성을 유지하며 의미가 있다)

     - 명목데이타 : 양적개념이 없으며 카테고리로 표현(차이는 주관적)

     - 서열데이타 : 카테고리로 표현되지만 순서가 존재

     ※ 변환여부 : 정량 → 서열,명목(가능),,, 서열 → 명목(가능),,, 명목은 불가

 

1) 자료의 표현방법

   ① 카테고리 데이타 : 도수분포표(발생빈도), 상대도수분포표(확률분포로 확률의 개념을 도출되며, 확률분포의 개념도 도출)

   ② 시계열 데이터 : 시간의 경과에 따른 변수값의 변화 (X값이 시간)

   ③ 횡단면 데이터 : 동일시점에서 측정 (X값이 카테고리값)