빈도주의적 추론 문서 원본 보기

{{위키데이터 속성 추적}}
'''빈도주의적 추론'''은 [[도수 확률]]에 기반한 [[통계적 추론]]의 한 유형으로, "확률"을 "빈도"와 동일한 용어로 취급하고 데이터에서 발견된 결과의 빈도 또는 비율을 강조하여 표본 데이터에서 결론을 도출한다. 빈도주의적 추론은 '''빈도주의적 통계'''의 기초가 되며 [[가설 검정|통계적 가설 테스트]] 및 [[신뢰 구간]]의 잘 확립된 방법론이 수립된다.

통계적 추론의 경우 추론하려는 관련 통계는 다음과 같다. <math>y \in Y</math>, 여기서 임의 벡터 <math>Y</math> 알 수 없는 매개변수 <math>\theta</math>의 함수이며,  . 매개변수 <math>\theta</math>는 ( <math>\psi, \lambda</math> )로 표현될 수 있다. <math>\psi</math>는 '''관심 매개변수이고''', <math>\lambda</math>는 '''장애 모수'''이다.


통계적 추론은 확률 벡터의 기대와 관련이 있다. <math>Y</math>의 기대값, 즉 <math>E(Y)=E(Y;\theta)=\int y f_Y (y;\theta)dy </math> .

빈도주의적 추론에서 불확실성 영역을 구성하기 위해 <math>\psi</math> 주변 영역을 정의하는 '''피벗'''이 사용된다. 불확실성을 추정하는 간격을 제공하는 데 사용할 수 있다.
{{통계학}}
{{토막글|통계학}}

[[분류:통계적 추론]]