과학실험과 의사결정의 탐색시행

표본분포, 왜 필요한가?

첫째, 기업실무에서 충분히 좋은 의사결정을 얻어내기 위해 통계적방법을 이용하기 위해서,
둘째, 일상생활에서 통계적사고를 활용하기 위함이다.

기업실무에 통계적방법을 이용하기 위해서는 최소한 다음의 내용을 이해하는 것이 좋다.

1. 베이즈정리 : 확률론에서의 위대한 발견으로, 의사결정방식의 혁신을 가져다 주었다.
2. 확률적 시뮬레이션 : 여기서는 몬테카를로 시뮬레이션을 기반으로 한다.

확률적 시뮬레이션의 결과값은 시뮬레이션 주제에 대한 1회성의 것이 아니라
시간축을 따라 베이즈정리의 내용이 반영되어 계속 갱신되어야 한다.

3. 실무에서 세부적인 주제에 따른 통계적 추정과 검정을 통해,
   해당 주제에 대한 결론을 끌어내기 위함이다. 따라서 통계적 추정과 검정이 그 세 번째이다.


현재 인류문명은 과학의 발전에 기인한다.
과학의 발전은 치열한 과학실험들의 결과에 기인한다.
과학실험은 곧 최적해 또는 적정해를 찾아가는 "탐색시행"의 과정이다.

한편, 이 과정은 실제로는 컴퓨터의 발전 즉, "데이터의 처리능력"이 그 기반이 되었다.
컴퓨터의 혁명은 통계학의 이론을 실세계에 적용할 수 있게 해 주었고,
현대과학의 폭발적 발전은 바로 이 두가지 사실에 의해 촉발된 것이라 해도 틀리지 않다.

기업의 의사결정 또한 이와 다를 바 없다.
전략과 전술을 수립하고, 사업계획을 수립하고, 사업을 전망하거나 예측하고자 할 때,
우리는 확률통계학의 방법을 컴퓨터를 통해서

의사결정의 탐색시행을 할 수 있다.

"확률과 통계적사고"의 카테고리를 별도로 개설한 이유는
"의사결정의 탐색시행" 이것을 논의하기 위함이다.

표본분포에 대한 논의는,
실제로는 이를 통해 모집단을 추정하기 위한 "관계식"을 얻고자 함이다.
표본분포를 끌어내면 그것이 모집단,
실제는 내가 찾아내고자 하는 모수를 연결할 수 있는 관계식이기 때문이다.

그리고 이것이 확률적 시뮬레이션과 실무상황에서 통계적 결론을 얻어내기 위한
수리적 기초가 되기 때문이다.


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