최근 국내에서 통계학 전공자들뿐만 아니라 일반인들도 읽을 수 있는 통계학 책이 많이 출판되는 현상은 대단히 반가운 일이다. 그 책들 가운데에는 국내 저자가 쓴 것보다는 번역서가 더 많은데, 번역도서의 양적인 팽창은 한편으로 그 책들이 번역되어야할 이유가 과연 무엇인가라는 질문을 비롯해서 번역의 질적인 면을 검토할 필요성도 제기한다. 이 글에서는 지난 2003년에 나온 번역서 네 권을 대상으로 그 책들에 담긴 색인과 참고문헌, 통계학 이론과 통계학 용어, 그리고 통계학의 역사에 대해 중점적으로 살펴보았다. 또한 그 책들을 소개하는 일간신문의 신간소개나 서평 기사들도 검토하였다. 결론적으로 이 글의 진단은 번역서들에서 보게 되는 많은 문제점들이 통계학과 거리가 먼 번역자들이 그 책을 옮겼기 때문에 생긴다는 것이다. 따라서 국내의 통계학 전문가들이 일반 대중을 위한 통계학 책의 필요성, 번역 작업이 갖는 의미, 번역할 책의 선택에 대해 좀더 활발하게 토론하고 무엇보다 직접 번역 작업에 참여할 필요가 있겠고, 나아가 일반 한국 사람을 대상으로 한국어로 된 훌륭한 통계학 책을 쓰는 작업에도 더 적극적일 필요가 있겠다.
역사적으로 통계학(statistics, statistik)의 본래의 뜻은 통치를 위한 사회 및 경제현상의 수량적 파악이다. 어쨌든간에 본 논문의 과제는 경제통계학(또는 경제통계론)의 과학으로서의 위치 즉 경체통계학의 내용, 과제 및 방법을 밝히는데 있다. 간단히 말하면 경제통계학은 경제활동의 집단적 현상을 수량적으로 표현하고 이를 분석하는 것이다. 즉 인간의 욕망을 충족시키기 위한 경제활동의 모든 현상, 예를 들면 생산과정, 분배과정, 또는 소비과정 등의 집단적 현상을 수적으로 기술하고 분석하는 것이 되겠다.
오늘날 대부분의 통계학 교과서에서 프랜시스 골턴(Francis Galton 1822-1911)은 비록 "회귀(regression)"라는 용어를 처음 사용한 인물이기는 하되, 그가 생각했던 "평균으로의 회귀(regression to the mean)"라는 것은 오늘날의 회귀분석과는 거리가 먼 것이라는 언급과 함께 짧게 소개된다. 이 글에서는 바로 그 골턴이 직접 쓴 것들을 다시 읽어보고 골턴 자신과 후세에 소개되는 골턴 사이의 거리를 살펴보려 한다. 그 결과 골턴은 통계학의 역사에서 여러 가지로 흥미로운 인물이므로 그의 이름이 통계학 교육 내용 중에 지금보다는 조금 더 등장해도 좋을 것으로 보인다.
통계학이란 미래에 대한 예측을 하고 이에 대비하여 합리적인 의사결정을 내리는데 도움을 받을 수 있는 학문이다. 최근 다변량 통계분석은 관찰이나 실험의 대상이 되는 하나 이상의 변수들을 동시에 분석할 수 있는 매우 실제성이 높은 분석방법으로 통계학, 경영학, 사회학, 심리학, 생물학 등 여러 전공 분야에서 복잡하고 다양한 자료 분석에 폭넓게 활용되고 있다. 이 논문에서는 다변량 분석 방법 중 컴퓨터와 통계 분석 소프트웨어의 발전으로 인하여 최근에 활발히 연구되고 있는 군집방법의 역사와 여러 연구분야의 실제자료분석에 응용할 수 있도록 군집분석을 6가지로 나누어서 분류하였고 그 방법론을 제시하였다.
최근 계산 기술의 진보로 인하여, 베이지안 통계는 급속도로 확산되어 가고 있다. 그러나, 정보화 시대에 들어서면서 베이지안 통계를 비롯한 통계학은 새로운 문제들에 직면하게 되었다. 이 논문에서는 베이지안 통계의 역사를 간단히 살펴보고, 베이지안 통계의 현재의 영향력에 대해서 알아본다. 그리고 통계학의 미래와 통계학계가 직면한 도전과제들에 대하여 생각해 볼 것이다.
The recent surge of interest in the more technical aspects of nonparametric density estimation and nonparametric regression estimation has brought the subject into public view. In this paper, we investigate the general concept of the nonparametric density estimation, the nonparametric regression estimation and its performance criteria.
이 글은 체육 및 운동과학 연구에서 각종 통계적 방법의 출현을 역사적으로 개관하고 이들 통계적 방법의 출현시기를 미국의 경우와 비교함으로써 한국 체육학연구의 학문적 성장을 확인하고 이들 방법 적용과정에서 나타난 문제점을 밝히는데 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해 통계적 방법 관련논문을 분석하고 통계적 방법이 체육 현장에서 어느 정도 중요하게 다루어 질 수 있는지를 확인하기 위해 측정,평가 담당교수의 학문적 배경과 교육적 경력을 조사하였다. 전공자의에 대한 의 체육학이 아직 학문적으로 자리를 잡기 전인 최초 태동 시기에 적용된 통계적 방법을 미국의체육학회지(RQES)와 비교해 볼 때 동일한 통계적 방법의 적용시기는 약 30년 차이가 있다. 이러한 차이는 미국에서 1980년도에 나타나기 시작한 진보된 다변량 통계기법을 1990년대에 적용하기 시작하면서 급속도로 좁혀졌으며 현재는 동일한 시기에 나타나고 있다. 그러나 진보된 통계적 기법의 출현에도 불구하고 이들 기법을 적용하는데 필요한 기본가정이 충족되었는지에 대한 검토 없이 적지않은 논문이 보고되고 있다. 담당교수의 학문적, 교육적 배경이 통계학과 거리가 있는 교수가 47%로 나타남으로써 가르치는 내용과 범위에서 적지않은 제약이 따르고 있다. 또한 전문가에 의한 평가체제가 확립되지 못함으로써 적용된 통계적 기법의 적절성을 평가하는데 장애가 되고 있다.
본 논문에서는 최근 경주와 포항에서 심각한 피해를 주며 발생한 지진의 규모를 과거자료에 근거한 통계적 분석방법을 통해 예측하고자 한다. 이를 위해, 조선시대 역사지진 자료중에서 연단위 밀집도가 상대적으로 높은 1392~1771년의 5년 블록 최대 규모 자료를 이용하였다. 이 자료를 기반으로 일반화 극단값(generalized extreme value) 확률분포에 기초한 극단값 이론을 이용하여 조선시대 재현기간별 지진 규모 예측 및 분석을 제시하고자 한다. 일반화 극단값 분포의 모수추정을 위해 최대가능도추정법(maximum likelihood estimation, MLE)과 L-적률추정법(L-moments estimation, LME)을 사용한다. 특히 본 논문에서는 일반화 극단값 분포가 이러한 역사지진 자료에 대한 적절한 분석 모형이 될 수 있음을 적합도 검정(goodness-of-fit test)을 통해 보인다.
It was not until the early twentieth century that statistics emerged as an independent academic discipline. The developments of statistical theory and methods would not have been possible without heated controversies among founding fathers. One of them, controversy on the statistical test between R. A. Fisher and J. Neyman, E. S. Pearson had been very fierce and long-lasting. On the other hand it was in the early twentieth century that psychologists began to utilize statistical test which was a hybrid of tests developed by Fisher and Neyman-Pearson. By considering the history of fields such as psychology, we can see distinctive characteristics specific to the history of statistics.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권5호
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pp.737-752
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2008
오차에 대한 분석은 18세기 천문학과 측지학에서 시작된 뒤, 19세기 초 가우스와 라플라스에 의해 정규분포 및 최소제곱법과 결합되면서 오차이론이라고 불리기 시작하였다. 19세기 중엽 벨기에의 케틀레는 자연과학의 관측결과를 분석하는데 쓰이던 오차이론을 사회 데이터에 적용함으로써 사회 연구를 보다 더 과학적인 연구로 만들어보려 하였다. 그는 사회데이터에서 개인의 특수성을 배제하고 집단의 보편적인 사실만을 나타내는 '평균적인 사람'이라는 개념을 만들었다. 또 그는 비슷한 조건에 있는 여러 사람을 측정한 결과는 단일한 대상을 반복측정한 결과와 마찬가지라고 보고, 천문학의 오차이론을 사회데이터에 적용하였다. 이 논문에서는 오차와 정규분포가 사회 연구에 도입되면서 새로이 나타난 개인과 집단의 관계를 비롯하여 오차이론에 대한 반대 의견들, 오차를 대신하여 나타난 용어 등을 중심으로 19세기 중반에 통계학의 영역이 확대되는 과정을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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