Wikipedia에 측도$Measure$를 검색하면 다음과 같은 정의를 볼 수 있습니다. a measure on a set is a systematic way to assign a number to each suitable subset of that set, intuitively interpreted as its size. In this sense, a measure is a generalization of the concepts of length, area, and volume. 측도$Measure$란 길이, 면적, 부피를 일반적으로 나타내는 단어 임을 알 수 있습니다. 확률을 공부하는 측면에서 입장에서 이것이 왜 필요할까요?? 이 질문에 답변하기 위해, 두 가지 예시를 보겠습니다. 1. 곡선의 면적 ..

통계적 추론$Statistical Inference$에서 문제를 정의하는 관점은 두 가지가 있습니다. 두 가지의 관점을 설명하기에 앞서, 통계적 추론은 무엇일까요? 기본적으로 통계학이란 관심 있는 모집단의 특성을 파악하는 학문이며, 모집단의 특성을 설명해주는 값을 모수$Parameter$라고 합니다. 모집단의 특성을 파악하기 위해서 자료를 관측하고 이를 사용하게 되는데, 관측된 자료로부터 모수에 대한 어떤 결론을 이끌어 내는 과정을 통계적 추론이라고 합니다. 통계적 추론에 대해 간략하게 살펴보았으니, 통계적 추론에서 문제를 정의하는 관점에 대해 알아봅시다. 첫 번째는 빈도 주의자$Frequentist$ 관점이고, 두 번째는 베이지안$Bayesian$ 관점입니다. 빈도 주의자 관점에서는 현재 주어진 관측값..