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큰 수의 법칙

색인 큰 수의 법칙

수의 법칙(큰 數의 法則) 또는 대수의 법칙, 라플라스의 정리는 큰 모집단에서 무작위로 뽑은 표본의 평균이 전체 모집단의 평균과 가까울 가능성이 높다는 통계와 확률 분야의 기본 개념이.

8 처지: 모집단, 분산, 기댓값, 평균, 중심 극한 정리, 통계학, 확률, 확률 변수.

모집단

모집단(母集團)이란 정보를 얻고자 하는 관심 대상의 전체집합을 말. 모집단은 우리가 무엇을 알려고 하느냐에 따라 다르게 정의되기 때문에 모집단을 명확하게 정의하는 것은 매우 중요.

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분산

확률론과 통계학에서 어떤 확률변수의 분산(分散)은 그 확률변수가 기댓값으로부터 얼마나 떨어진 곳에 분포하는지를 가늠하는 숫자이.

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기댓값

확률론에서, 확률 변수의 기댓값(期待값)은 각 사건이 벌어졌을 때의 이득과 그 사건이 벌어질 확률을 곱한 것을 전체 사건에 대해 합한 값이.

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평균

평균(平均)은 통계학에서 두 가지 서로 연관된 뜻이 있.

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중심 극한 정리

매우 불규칙한 분포도 충분히 많은 수를 더하면 중심극한정리에 따라 결국 정규분포로 수렴한다. 주사위를 n개 흔들 때 나오는 눈의 합 S n.

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통계학

200px 통계학(統計學)은 수량적 비교를 기초로 하여, 많은 사실을 통계적으로 관찰하고 처리하는 방법을 연구하는 학문이.

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확률

확률(確率)은 어떤 사건이 실제로 일어날 것인지 혹은 일어났는지에 대한 지식 혹은 믿음을 표현하는 방법이며 같은 원인에서 특정한 결과가 나타나는 비율을 뜻. 수학에서는 확률론에서 설명하고 있으며 수학, 통계학, 회계, 도박, 과학과 철학에서 어떤 잠재적 사건이 일어날 경우의 가능성과 이 가능성 안에 있는 복잡한 시스템의 구조에 대한 답을 이끌어내기 위해 사용되고 있.

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확률 변수

확률론에서, 확률 변수(確率 變數)는 확률 공간에서 다른 가측 공간으로 가는 가측 함수이.

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