# 불편 추정치(unbiased estimation) : 모집단(population)의 통계값을 정확하게 측정할 수 있는 방법.
- 설문조사를 통해 모집단 평균 구하기 : n개의 샘플 그룹을 만들고 각 샘플 그룹에서의 평균의 평균을 내면 모집단의 평균을 정확하게 예측 가능함이 증명되었다. 그러므로 이는 unbiased estimation에 속한다.
# 편의 추정치(biased estimation) : 모집단(population)의 통계값을 정확하게 측정할 수 없는 방법.
- 설문조사를 통해 모집단 분산 구하기 : 모집단의 분산은 표본들의 분산과 항상 같지 않으므로(n-1배만큼 작음)이는 biased estimation이다.
-> n개의 샘플 그룹을 만들고 각 샘플 그룹에서 분산을 내서 모으면 모집단의 분산은 반드시 다르다는 것이 증명되었다. 그러므로 이는 biased estimation에 속한다.
즉 unbiased의 뜻은 "모집단과 동일한"이라는 의미이다.
'Research > Machine Learning' 카테고리의 다른 글
Markov Random Field, MRF (1) | 2015.03.26 |
---|---|
머신러닝의 응용사례 (0) | 2015.03.24 |
Kalman Filter (0) | 2015.03.11 |
Bayesian Network (1) | 2015.03.10 |
Ada boost (1) | 2014.12.16 |
댓글