뽑힐 확률이 다른 기록들, 전체 합은 어떻게 추정할까요?

뽑힐 확률이 서로 다른 세 기록 중 하나로 전체 합을 추정해요. 뽑힌 값을 세 배 하는 방법과 뽑힐 확률로 나누는 방법을 비교하며, 확률을 반영한 평균이 실제 합과 맞는지 확인해요.

빈 조사 서류 묶음과 펜 생성 이미지

이미지: AI 생성 · 수학 이야기

세 개의 기록 A,B,C의 실제 값은2,4,6입니다. 한 기록만 뽑되 확률은 각각1/2,1/3,1/6입니다. 선택한 값의3배를 총량 추정값으로 쓰면 평균적으로 총량12를 맞히는가? 다음 두 추정 규칙을 비교해 볼까요?

T^1=3yi,T^2=yipi.\widehat T_1=3y_i,\qquad\widehat T_2=\frac{y_i}{p_i}.

첫 규칙의 가능한 값은6,12,18이므로 기댓값(확률을 반영한 평균)은3+4+3=10입니다. 둘째는4,12,36이고 기댓값은2+4+6=12입니다. 작은확률C가 뽑히면 큰 추정값36이 나오지만 그것을 포함한 전체 설계 평균이 총량이에요.

E(T^1)=10,E(T^2)=12,∑ipiyipi=∑iyi.E(\widehat T_1)=10,\quad E(\widehat T_2)=12,\quad \sum_i p_i\frac{y_i}{p_i}=\sum_i y_i.

캐나다 통계청의 설명은 한 단계 표집에서 포함확률의 역수를 설계 가중치로 써요. 여기서는 한 개만 뽑아 선택확률과 포함확률이 같아요. 실제 조사 결과나 한 번의 추정값이 참값과 같다는 주장은 없어요.

가중치를 큰 관측값의 신뢰도라는 말로 설명하지 않아요. 얼마나 자주 포함되게 설계했는지부터 쓰고, 한 번의 관측과 모든 가능한 표집 결과의 평균을 구별해요.

착안 원문: Statistics Canada Quality Guidelines: Weighting and estimation (archived). 수치·표·문항·풀이를 새로 만든 교육용 모형이며 원문 자료의 실제 관측값을 보고한 것이 아니에요.

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