확률 기본 개념

경우의 수

: 내가 관심을 가지는 사건

ex. 동전을 던져서 앞면이 나온다. 

확률

: 경우의 수 빈도수 놀이,  내가 보고자하는 경우의 수 / 전체 일어날 수 있는 경우의 수  

ex. '동전을 8번 던지면 과연 앞면이 몇번 나올까' 를 표현할 때

확률분포 (分布)

: 모집단 혹은 표본집단에서 여러 경우의 수에 대한 각 확률을 표 형태로 표현한 것.

즉, 확률변수에 따라 확률이 어떻게 흩어져 있는지 표현한 것이다. 

사전정의 : 확률이 흩어져 퍼져있는 것

한자풀이 : 확률이 나누어진 것이 퍼져있다.

확률변수

: 확률질량 함수, 확률밀도함수, 연속확률함수 등의 확률분포함수 f(x)에서

x에 대응하는 값을 의미한다.  

즉, 어떤 분포에서 각 사건(확률X)에 대응된다.  

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확률(질량)함수

: [어떤 분포]에서 [어떤 사건의 경우의 수]에 대한 [확률]을 [함수 관계]로 정의한 것.

즉, 경우의 수에 대한 확률을 Return 시키는 함수이다. 

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확률밀도함수

: [어떤 분포]에서 [어떤 사건~ 다른 어떤 사건의 경우의 수]에 대한 [확률의 누적값]을 [함수관계]로 정의한 것 

즉, 범위에 대한 확률을 Return 시키는 함수이다.

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이산확률분포

: 변수(확률변수)가 서로 떨어져있는 확률분포

확률분포가 곡선이 아닌 막대그래프 형태로 나타난다.  

ex. 사건 : 동전을 10번 던졌을 때 앞면이 나오는 경우.

연속확률분포

: 변수(확률변수)가 서로 연속되는 확률분포

확률분포가 곡선으로 나타난다.

ex. 사건 : 기온에 따라 아이스크림이 녹는데 걸리는 시간