데이터 과학을 위한 통계: 데이터 분석에서 머신러닝까지 50가지 핵심 개념

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데이터 과학을 위한 통계

이와 같은 자기 선택 표본은 상황을 정확히 파악하기 위한 지표로는 사용하기 어려울 수 있지만, 어떤 시설을

비슷한 시설과 단순 비교할 때는 오히려 더 신뢰할 만하다. 비슷한 자기 선택 편향이 각각의 경우에 똑같이

적용될 수 있기 때문이다.

2.1.1

편향

통계적 편향은 측정 과정 혹은 표본추출 과정에서 발생하는 계통적인

systematic

오차를 의미한다.

랜덤표본추출로 인한 오류와 편향에 따른 오류는 신중하게 구분해서 봐야 한다. 목표물에 총을

쏘는 과정을 생각해보자. 매번 목표물의 한가운데를 정확히 맞힌다는 것은 불가능하다. 한가운

데에 정확히 한 발 맞히기도 힘들 것이다. 편향되지 않은 프로세스에도 오차가 있긴 하지만, 그

것은 랜덤하며 어느 쪽으로 강하게 치우치는 경향이 없다 (그림

2

-

2

). 반면 [그림

2

-

3

]에 표시

된 결과는 편향을 보여준다.

x

방향과

y

방향 모두에서 랜덤한 오차가 있고 편향도 있다. 탄착

점이 오른쪽 위 사분면에 떨어지는 경향을 볼 수 있다.

그림

2-2

정확한 조준 사격에 의한 총알의 산점도