Estimator(추정량) & Estimates (추정값)

이번 포스팅은 Estimator(추정량)과 Estimates에 대한 용어설명 입니다. 

먼저, Population (모집단) & Parameter (모수) // Sample (표본) & Statistic (통계치) // Model (모형,모델) 용어는 http://statnmath.tistory.com/95 여기 참고하세요.

Population(모집단)에 대해 알고싶다면, 이를 잘 설명할 수 있는 모델을 찾아야겠죠. 이 모델은 parameter(모수)로 이뤄져 있고요. 모집단으로 모델을 찾기에 불가능하니까, sample(표본)을 구해 statistic(통계치)를 구합니다. 그렇게 해서 모집단을 설명할 수 있는 모델을 만드는데요. 이 모델에서 모수가 어떤 값이라고 추정하는 값을 바로 estimate, 추정값이라고 합니다. 

이때 estimator는 추정값을 추정하는 방법(method)을 말합니다. 간단하게 생각해서 estimates는 수치(값)를 말하는거고, estimator는 이 수치를 구하게 된 방법이라고 생각하면 되겠습니다.

그래서 estimator는 보통 $\hat{\mu}$ 이렇게 표시하는데요. 이걸 영어로 hat이라고 부릅니다. 단순히 $\mu$ 만 있으면 이건 parameter를 말하는거고요. hat이 씌워져있으면 ($\hat{\mu}$) 추정량을 말합니다.