빈도주의적 추론

빈도주의적 추론은 도수 확률에 기반한 통계적 추론의 한 유형으로, "확률"을 "빈도"와 동일한 용어로 취급하고 데이터에서 발견된 결과의 빈도 또는 비율을 강조하여 표본 데이터에서 결론을 도출한다. 빈도주의적 추론은 빈도주의적 통계의 기초가 되며 통계적 가설 테스트 및 신뢰 구간의 잘 확립된 방법론이 수립된다.

통계적 추론의 경우 추론하려는 관련 통계는 다음과 같다. $y\in Y$, 여기서 임의 벡터 $Y$ 알 수 없는 매개변수 $\theta$의 함수이며, . 매개변수 $\theta$는 ( $\psi ,\lambda$ )로 표현될 수 있다. $\psi$는 관심 매개변수이고, $\lambda$는 장애 모수이다.

통계적 추론은 확률 벡터의 기대와 관련이 있다. $Y$의 기대값, 즉 $E(Y)=E(Y;\theta )=\int yf_{Y}(y;\theta )dy$ .

빈도주의적 추론에서 불확실성 영역을 구성하기 위해 $\psi$ 주변 영역을 정의하는 피벗이 사용된다. 불확실성을 추정하는 간격을 제공하는 데 사용할 수 있다.