추정 한다는 행위 자체 는 그 어느 통계량 을 가져와도 추정 하 긴 하 는 거 에요 . 예 를 들 어 A 집단 의 모평균 을 추정 하 기 위해 10 개 를 랜덤 샘플 해서 sample mean 을 이용 해도 , median 을 이용 해도 , max 값 을 이용 해도 , 혹은 그냥 내 맘 대로 숫자 하나 를 고른 걸 이용 해도 추정 이 라는 행위 를 한 거 예요 . 다만 그 추정량 이 좋 은 추정량 일 수 도 있 고 아닐 수 도 있 어요 . 좋 은 추정량 의 기준 은 unbiasedness / consistency / variance 등 을 이용 해요 . unbiasedness 란 추정량 의 기댓값 ( expectation ) 과 모평균 의 차이 가 없 음 을 의미 해요 . 그냥 생각 해 봤 을 때 추정량 의 기댓값 이 추정 하 는 모수 가 되 는 것 이 바람직 하 겠 죠 ? 가령 표본 평균 의 기댓값 은 ( 몇 가지 기초 적 인 가정 하 에 ) 모평균 이 되 죠 . 그렇 기에 이 는 unbiased estimator 이 되 는 것 이 에요 . median 같 은 경우 엔 집단 의 분포 에 따라 unbiased est . 일 수 도 , biased est . 일 수 도 있 어요 . consistency 란 정말 단순히 말 해서 n 이 커질 때 표본 평균 이 모평균 으로 다가가 는지 점검 하 는 것 이 에요 . 더 설명 하 자면 확률변수 의 수렴 을 다뤄야 하 기 에 넘어갈 게 요 . variance 란 말 그대로 추정량 의 분산 을 의미 해요 . 추정량 의 분산 이 작 을수록 더 정밀 하 게 모평균 ( 일반 적 으로 는 모수 ) 를 추정 한다고 볼 수 있 겠 죠 ? 이렇게 여러 기준 이 있 는 이유 는 나중 에 가 면 bias - variance tradeoff 라던가 , Ridge / Lasso 와 같이 bias 를 강제 로 만들 어 variance 를 줄인다 던가 하 는 일 들 이 일어나 기 때문 이 에요 . 결론 적 으로 질문 올리 신 분 에게 드릴 수 있 는 답 은 모평균 의 추정량 으로 그 어느 걸 가져다 써도 정의상 문제 없 으나 표본 평균 이 여러 가지 기준 에서 제일 좋 은 추정량 이 기 에 사용 한다고 할 수 있 겠 네요 . 궁금 하 시 면 수리 통계 1 , 2 를 들 어 보 시 는 것 도 추천 드립니다 .