이 포스트는 K-MOOC 숙명여대 여인권 교수님의 통계학의 이해 Ⅰ 강의를 기반으로 작성되었습니다.
뽑는 절차에 따라, 즉 어떻게 뽑느냐에 따라 표본이 달라진다.
이 표본이 어떻게 바뀌는지를 설명하기 위해 확률을 배운다.
표본이 바뀌는지의 여부를 확인하기 위해서는 모집단에 대해 알고있어야 한다.
그러면 나온 결과값이 모집단하고 얼마나 차이가 나는지, 어떤 변동성을 가지고 있는지 확인해볼 수 있다.
모집단에 대해 알고 있다고 할 때, 표본을 뽑으면 어떤 성질을 가지고 있는지에 대해 알아보기 위해 확률을 알아보자.
- 확률의 성질
실험 시행 전, 발생할 수 있는 모든 결과를 알 수 있음
실험 시행 전, 이들 결과 중 어떤 것이 발생할지에 대해 확실하게 예측할 수 없음 (불확실성)
확률의 3가지 표현
- probability : 0~1의 범위를 가짐
- random : 무작위
- stochastic : probability + time (시간에 따라 확률론적으로 변화)
- 확률실험 (random experiment)
확률의 2가지 성질을 가지는 실험 - 표본공간 (sample space, Ω)
확률실험에서 발생 가능한 모든 결과 집합 - 사건 (event)
표본공간 내 관심 부분집합 - 확률 (probability)
어떤 사건이 발생할 가능성에 대해 나타내는 측도 (0~1 사이의 값)
전제: 확률실험 (표본공간과 사건이 설정되어야 함)
집합연산 정의 및 법칙
- 고전적 확률
가정 : 표본공간의 각 원소 발생가능성이 동일 (equally likely)
- 연속표본공간
표본공간의 원소 개수가 무한개가 있을 때 (시간 등)
발생가능성이 동일한 상황을 선의 길이, 평면 등을 이용하여 나타냄
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