확률 분포로 할 수 있는 것들

통계학의 역사 ㅣ 한길사 한국연구재단 학술명저번역총서 서양편 21
스티븐 스티글러 지음, 조재근 옮김 / 한길사 / 2005년 1월

통계학 앞자락에 꼭 들어 있는 확률분포는--바로 추정과 검정으로 연결되어 이 둘말고는 별다른 용도로 생각해볼 필요를 못느끼게 되지만-- 그렇게 쉬운 랜덤변수 모델이 아니다.  

그렇다고 통계학역사를 모른다고 통계학을 할 수 없는 것은 아니다, 옮긴이가 말해주듯이.  

"Shut up, and calculate!!"처럼 계산결과에만 목매는, 그래서 답답해지는 상황은 모면해보자는 정도가 목적이 되겠다. 그 답답한 상황을 어쨌거나 넘기면, 다시 교과서에 잘 정돈된 수식으로 돌아오면 되겠다.

통계학의 역사를 보면서 받은 첫인상인 깔끔한 수학이 없어서 통계가 토대를 닦는데 오랜 시간이 걸렸다라는 느낌은 수리 통계학 수업을 듣고 관련 지식이 쌓이면서 다시 들여다보니 그보다는 통계 대상을 정확히 잡고 보편성을 갖는 모델을 수학으로 표현하는 작업의 고단함으로 바꼈다.  

수학을 도구로 사용하지만 순수과학이나 공학과는 다르게 통계학의 관점은 특별하다. 제일 가까운게 경제학에서 이용하는 수식이 아닐까 싶다. 각각의 이론에는 잘들어맞는 수식이지만 전체로는 통일성이나 확실한 환원이 안되는, 그렇지만 몇몇 식들끼리는 또 잘 들어맞는 완전히 무시할 수도 없고 완전히 인정할 수도 없는 그런 이상한 느낌의 수학이다.