[기초통계학] Chapter 3. 기술통계분석

1. 기술통계학과 추리통계학

(1) 기술통계학

기술통계학이란 자료 수집을 통해 얻은 자료를 이용하여, 어떠한 판단이나 예측과 같은 주관이 섞일 수 있는 과정을 배제한 채 정보를 단순히 요약하고 기술하는 것(ex. 평균, 분산, 비율, 최대값, 최소값, 상관계수 등)

 

(2) 추리(추론)통계학

추리통계학은 기술통계로 얻어진 데이터로부터 유용한 정보를 추출하는 것(ex. 통계적 추정, 가설검정, 예측 등)

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2. 기술통계량을 이용한 자료 분석

(1) 집중화경향(중심경향성)의 측정

집중화경향이란 자료가 어디에 집중되어 있는가를 하나의 대표적인 값으로 요약하여 나타낸 통계량

 

1) 평균(mean)

평균은 자료의 값들을 모두 더하고 이를 자료의 개수로 나눈 값

[파이썬 코드]

import numpy as np           # numpy 모듈(라이브러리)을 불러온다.

a = [1,2,3,4,5,100]           # 데이터를 리스트 변수로 설정한다.

np.mean(a)

 

2) 중앙값(median)

중앙값은 자료의 값들을 순서대로 나열했을 때 중앙에 위치한 값

- 평균에서 극단적으로 벗어난 값이 포함되어 있는 경우 유용

- 관측값의 개수가 홀수인 경우(n+1)/2번째 값, 짝수인 경우 n/2번째 값과 n+2/2번째 값의 평균

 

[파이썬 코드]

import numpy as np

a = [1,2,3,4,5,100]

np.median(a)

 

3) 최빈치(mode)

최빈치는 자료에서 가장 빈도가 높은 값

 

[파이썬 코드]

import numpy as np           # numpy 모듈(라이이브러리)을 불러온다.

from scipy import stats           # scipy 모듈에서 stats를 불러온다.

b = [1,2,3,4,5,5,100]

m = stats.mode(b)

 

(2) 산포경향의 측정

산포경향이란 자료가 어느정도 흩어져 있는지를 나타낸 통계량

 

1) 분산(var)

- 평균을 중심으로 자료의 흩어진 정도를 측정하는 척도

- 관측값과 평균의 차이인 편차를 제곱한 것을 관측값의 총수로 나눈 것

[파이썬 코드]

import numpy as np

b = [1,2,3,4,5,5,100]

vp = np.var(b)

 

2) 표준편차(std)

- 분산에 양의 제곱근을 취한 것

 

[파이썬 코드]

import numpy as np

b = [1,2,3,4,5,5,100]

sd = np.std(b) # 리스트인 b의 표준편차를 sd라는 변수로 설정한다.

 

3) 4분위수(percentile)

- 측정한 값을 낮은 순에서 높은 순으로 정렬한 후 4등분 했을 때 각 등위에 해당하는 값

 

[파이썬 코드]

import numpy as np

b = [1,2,3,4,5,5,100]

퀀타일25 = np.percentile(b,25) # 1/4분위수

퀀타일75 = np.percentile(b,75) # 2/4분위수

 

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KICPA ALLDEMY(https://kicpa-alldemy.com/)의 재무빅데이터분석사2급 강의자료를 학습하고 정리한 글임을 미리 알려둡니다.