시작의 알림

통계학(統計學, statistics)은 흔히 주어진 자료에서 합계나 평균과 같이 필요한 정보를 계산하는 등 자료를 수집·정리·요약하는 기술통계학(記述統計學, descriptive statistics)과 표본(자료)에서 얻은 정보를 이용하여 모집단(자료를 뽑은 대상 전체)에 대한 정보를 예측하고 불확실한 사실에 대한 결론을 이끌어 내는 데 필요한 이론과 방법을 제시하는 추론통계학(推論統計學 , inferential statistics)으로 구성되어 있다. 통계학은 표본 그 자체보다는 모집단에 관심을 가지고 일부분으로 전체에 대한 정보를 알아내려고 하는 것이며 이러한 것을 통계적 추론(statistical inference)이라 한다. 부분으로 전체에 대한 정보를 구하다 보니 오차가 나타나며 이러한 오차를 줄이고 또한 오차의 크기를 계산하여 정보 이용자에게 제공하는 것이 통계학의 목적이라고 할 수 있다. 데이터를 통해 기술하고 분석하며 추론하는 일과 관련된 수학 분야다. 추론 또는 귀납적 추리는 특수 사실로부터 일반적 주장을 끌어내는 논법을 말한다. 예를 들어 여러분이 어떤 도시에 사는 1000명의 사망 연령을 알고 있다면, 이 특수한 데이터를 통해 그 도시 전체 인구의 기대 수명에 대한 일반적 정보를 추론할 수 있을 것이다. 19세기 초, 베이즈의 방법(분석법)은 천문학에서 오차의 이론인 순수 통계학이 첫 번째 꽃을 피우기 위한 토대를 마련했다. 그 시기의 천문학자들은 여러 관측자들의 데이터를 통합함과 동시에 천문학에 영향을 미쳤던 다양한 관측 오차들을 인정함으로써 자신들의 학문에 대하여 광범위하면서도 매우 엄밀한 토대를 마련하는 일에 관심을 가졌다. 사실 망원경으로 별을 관측하는 것은 의외로 주관적이다. 따라서 프랑스의 피에르 시몽 라플라스(Pierre Simon Laplace, 1749~1827)와 독일의 카를 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss) 등의 수학자들은 오차 분포에 대한 아이디어를 도입한 영국의 통계학자 토머스 심프슨(Thomas Simpson, 1710~1761)이 말한 “장비와 감각기관의 결함으로 발생하는 오차들을 줄이기 위해” 확률 수학을 적용했다.