29가지 통계 개념- 정확도와 정밀도(Accuracy and Precision)

통계 용어 중 정확도(Accuracy)와 정밀도(Precision) 에 대해서 알아보자.

실험에서 정확한 척도를 만드는 것은 불가능하다(심지어 원자시계 조차도 정확하지는 않다: 15억년마다 1초씩 틀린다). “어떤 표식”으로부터 얼마나 떨어있는지는 정확도로 나타낼 수 있고, 얼마나 잘 측정하는 지는 정밀도로 표현할 수 있다.

정확도(Accuracy)

정확도란 실제값으로부터 얼마나 가까이 있는지를 나타낸다. 예를 들어, 여러분의 키가 정확하게 178 cm 라고 하자.

• 본인의 키를 막대자로 쟀더니 170 cm 가 나왔다. 그 측정값은 정확하지 않다.
• 본인의 키를 레이저 키측정기를 이용해서 쟀더니 178 cm 가 나왔다. 그 측정값은 정확하다.

Note: 실제값은 이론적인 값이라고 부르기도 한다.

분석의 정확도와 정밀도

정밀하다는 것 자체가 정확하다는 것을 의미하지는 않는다. 하지만 일정하게 정확하다는 것은 정밀하다는 것을 의미한다.

“보다” 정밀한 것

만약 어느 데이터셋이 더 정밀한 지를 알아보고 싶다면, 범위(최댓값과 최솟값의 차이)를 측정해보라. 예를 들어, 다음과 같이 두 집단의 데이터가 있다고 해보자.

• 집단 A: 32.56, 32.55, 32.48, 32.49, 32.48
• 집단 B: 15.38, 15.37, 15.36, 15.33, 15.22

최댓값에서 최솟값을 빼보자:

• 집단 A: 32.56 - 32.48 = 0.08
• 집단 B: 15.38 - 15.32 = 0.06

집단 B의 범위가 더 작기 때문에 이 집단이 더 정밀하다.

더 많은 사례

• 정확하고 정밀한 경우: 만약 바깥의 온도계가 섭씨 32도를 나타내고 있는데 실제로도 섭씨 32도라면 그 온도계는 정확한 것이다. 만약 그 온도계가 며칠 연속으로 정확한 온도를 말해준다면, 그 온도계는 정밀하다고도 할 수 있다.
• 정밀하지만, 정확하진 않은 경우: 냉장고의 온도계를 10번 기록을 남겼을 때 다음과 같았다: 섭씨 39.1, 39.4, 39.1, 39.2, 39.1, 39.1, 39.4, 39.1. 하지만 냉장고 내부의 실제 온도는 섭씨 37도였다. 이 경우 그 온도계는 정확하지는 않지만(실제값에서 섭씨 2도 가까이 틀렸으니까), 측정된 값들이 39.2와 굉장히 가깝기 때문에, 이는 정밀하다.

출처: Accuracy and Precision: Definition, Examples

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