반응형
우리가 매번 사용하고 있는 예제를 다시 살펴봅시다.
먹으면 몸무게가 랜덤하게 60~100kg 사이로 변하는 약이 있다고 합시다. 약을 먹고 나서 각 몸무게로 변할 가능성은 동일합니다. 약을 먹은 뒤의 몸무게를 확률변수 X라고 합시다.
여기서 확률변수 X는 확률을 갖지 않습니다. 확률을 갖는 순간 전체 확률이 무한대가 되기 때문입니다. 그런데 우리는 X각 60~100kg 사이로 변할 ‘가능성’이 같다고 말했습니다. 어느 값으로 변하던 그 가능성이 동일하다는 가정을 하고 싶었기 때문입니다. 이 가능성은 확률은 아닙니다. 현재까지 배운 내용으로는 뭐라고 표현할 말이 없어서 가능성이라고 이야기한 것입니다. 하지만 느낌상 확률과 비슷한 무언가라는 것은 알 수 있습니다.
우리는 이 ‘가능성’이 의미하는 것이 무엇인지 알아내야 합니다.
가능성이 무엇을 의미하는지 알아보기 위해, 이 가능성의 값을 k라고 놓고 그래프를 그려보겠습니다.

그래프를 그려 봐도 이 가능성의 정체가 무엇인지 잘 모르겠습니다.
사람들은 누적분포함수를 미분하는 과정에서 이 가능성의 정체를 밝히게 됩니다. 다음시간에 함께 살펴봅시다.
반응형
'@기초과목 > 확률과통계 기초' 카테고리의 다른 글
[확률과 통계 기초] 3-32. 누적분포함수를 미분해보았다 (0) | 2024.11.28 |
---|---|
[확률과 통계 기초] 3-30. 가능성이 변하는 연속확률변수 (0) | 2024.11.16 |
[확률과 통계 기초] 3-29. 누적분포 함수 익숙해지기 (0) | 2024.11.14 |
[확률과 통계 기초] 3-28. 연속확률변수의 누적분포함수 (0) | 2024.11.04 |
[확률과 통계 기초] 3-27. 연속확률변수에서 구간의 확률은 정의할 수 있다 (2) | 2024.09.06 |
[확률과 통계 기초] 3-26. 연속확률변수에서는 확률이 정의되지 않는 이유 (4) | 2024.08.23 |
[확률과 통계 기초] 3-25. 연속확률변수 복습 (0) | 2024.08.12 |
[확률과 통계 기초] 3-24. 자료의 분산 vs 확률변수의 분산 (1) | 2024.07.29 |
댓글
bigpicture님의
글이 좋았다면 응원을 보내주세요!
이 글이 도움이 됐다면, 응원 댓글을 써보세요. 블로거에게 지급되는 응원금은 새로운 창작의 큰 힘이 됩니다.
응원 댓글은 만 14세 이상 카카오계정 이용자라면 누구나 편하게 작성, 결제할 수 있습니다.
글 본문, 댓글 목록 등을 통해 응원한 팬과 응원 댓글, 응원금을 강조해 보여줍니다.
응원금은 앱에서는 인앱결제, 웹에서는 카카오페이 및 신용카드로 결제할 수 있습니다.