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MATH & STATS/STATISTICS

[통계학] 5-1. 확률의 기본 개념과 원리 - 확률이란?

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.

통계학에서의 확률

  • 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

더보기
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

0~1시 사이에 무작위로 도착할 때, 먼저 도착한 사람이 20분 이상 기다릴 확률

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