클래스: 통계의 기초 2: 확률

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이산 vs 연속

이산 vs 연속 - Microsoft Excel 튜토리얼

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이산 vs 연속

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이 장에서는 새로운 용어 세 가지 확률 변수, 이산 및 연속을 이해합니다. 확률 변수부터 시작하죠. 왜 확률(random, 무작위)이죠? 어째서 이 단어를 사용할까요? 실험을 할 때 실험의 최종 결과 값은 알 수 없거나 무작위라는 점을 이해해야 해요. 실험의 결과를 확률 변수라고 부르는 이유죠. 이번 달 런던의 강우량은 확률 변수입니다. 내일 스타벅스에 줄을 서서 얼마나 기다릴지에 대한 것도 확률 변수죠. 10번째 손님이 어떤 음료수를 주문할지도 마찬가지고요. 이러한 확률 변수는 이산확률변수 또는 연속확률변수일 수 있습니다. 이산확률변수부터 시작하겠습니다. 다음 스타벅스 고객이 주문할 음료수는 0개일 확률이 매우 높아요. 그저 음식을 주문할 수도 있죠. 그러나 아마 10보다는 크지 않을 거예요. 반 잔을 주문할 수 없으니 결과는 정수여야 하고요. 이것은 이산확률변수의 예입니다. 두 개의 주사위를 한 번 굴려 나온 눈의 합도 이와 같아요. 유일한 가능성은 2에서 12 사이에요. 다시 말하지만 소수는 없습니다. 이것 역시 이산적인 확률이 되죠. 연속확률변수란 뭘까요? 10월 런던의 강우량을 생각해보죠. 0.58인치가 될 수도 있고 2.35인치가 될 수 있겠죠. 4.777인치일 수도 있어요. 이번 달에 가능한 강우량의 결과에는 제한이 없습니다. 내일 스타벅스에서 얼마나 기다려야 할지도 마찬가지죠. 36초, 4분 17초를 기다릴 수도 직원들이 아주아주 바쁠 수도 있어요. 결국 10분 33초를 기다리게 될 수도 있어요. 다시 말하지만 가능성은 무한해요. 보시다시피 연속확률변수는 정수가 아니어도 돼요. 아주 이상한 예외 몇 가지를 빼면 거의 모든 값이 가능해요. 이산확률변수는 결과가 매우 제한적이죠. 확률변수는 다른 결과가 무한히 가능해요. 각각 다른 확률 기술이 필요하죠. 우리가 이산확률변수와 연속확률변수를 탐구하기 전에 주위를 둘러보세요. 여러분의 회사, 좋아하는 스포츠 환경 데이터를 한번 떠올려볼까요? 여러분의 삶과 주변 환경에서 이산확률변수와 연속확률변수를…

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