평균의 구간과 다음 한 측정의 구간은 왜 다를까

추정하려는대상이평균인지다음측정값인지에따라불확실성이달라진다. 같은 중심값을써도새 관측의잡음을추가해야한다.

섭씨와 화씨 눈금이 있는 온도계

사진: User:Nino Barbieri · CC BY 2.5 · 원본 출처

교육용 모형에서평균 추정 오차E는평균0·분산1,새 관측 잡음η는평균0·분산9이고둘은독립 정규분포다. 평균 오차의반폭을1.96×표준편차로계산한다. 평균과미래 한측정의오차E+η에대한반폭을구하라. 1.96은약95%정규구간의계수다.

Var(E)=1,Var(η)=9,E⊥η\mathrm{Var}(E)=1,\quad\mathrm{Var}(\eta)=9,\quad E\perp\eta
hmean=1.96,hprediction=1.9610h_{\rm mean}=1.96,\quad h_{\rm prediction}=1.96\sqrt{10}

평균 추정 오차의표준편차는1이라반폭1.96이다. 미래 측정오차의분산은독립 조건에서1+9=10,표준편차√10이라반폭1.96√10이다.

중심추정이같아도미래 관측이자체잡음을갖기때문에더넓다. 평균의구간밖에관측한 값이나왔다는사실만으로평균모형이틀렸다고즉시판정할 수없다. 반대로예측구간을평균 추정구간으로소개하면불확실성의대상을바꾼다.

새 관측 잡음 분산이0이면두구간은같아지는가? 평균 추정 오차가0이면어느구간이남는가?

두반폭옆에대상을평균과미래 한값으로적게한다. 같은 계수1.96이라는모양보다합한오차항이다른지읽게한다.

착안 원문: 4.1.3.2. Prediction. 평균 반응과 미래 한 측정의 불확실성을 구별한 설명을 두 독립 오차의 합으로 만들었다.