1. 점 추정 (Point Estimation)
ㅇ 모집단의 모수를 하나의 값으로 추정하는 과정
2. 점 추정량, 점 추정치 ☞ 추정량 참조
ㅇ 점 추정량 (Point Estimator)
- 미지의 모수를 가장 잘 추정하는 표본통계량 (표본평균,표본분산,표본비율 등)
. 표본통계량 중 모수를 추정하기에 가장 적절한 것을 골라서 그 값을 모수로 취하려고 함
ㅇ 점 추정치 (Point Estimate/Point Estimated Value)
- 추정량에서 결정되는 특정한 값
3. 좋은 추정량이기 위한 조건
※ ☞ 점 추정량 선택기준 참조
- 종류 : 불편성, 충분성, 효율성, 유효성, 일치성 등
※ 例) 모 평균의 추정에는,
- 표본 평균,표본 중앙값,표본 최빈값 등을 사용할 수 있으나,
. 이 중에 표본 평균이 가장 좋은 추정량 임
- 즉, 표본 평균은, 불편성,일치성,유효성이라는 바람직한 통계적 성질들을 모두 갖음
4. 좋은 추정값을 얻기 위한 방법
ㅇ 추정의 정확성에 대한 질적인 평가 척도
- 평균제곱오차(MSE), 제곱근평균제곱오차(RMSE), 우도(Likelihood) 등
ㅇ 좋은 추정량을 구하는 법 ☞ 추정법 참조
- 미지의 모수에 대해 좋은 추정량/추정값을 구하는 일반적인 방법으로써,
. 대부분, 실제 모수와 추정량과의 차이를 작게 가져가기 위해,
. 평균제곱오차, 추정량의 분산 등을 최소화시키는 등의 여러 방법이 가능함
- 例)
. `최소 제곱법(LSM)` 또는 `선형 회귀분석` 또는 `최소 평균제곱오차(MMSE)`
. `최대 우도 추정법` 또는 `ML 규칙`
. 적률 방법
. 베이즈 추정법 등