확률에 대한 해석은 빈도주의 방식과 비교해보면 명료해집니다. 빈도주의: 특정 사건을 극한으로 반복해 시행해서 특정 확률에 수렴하는 것입니다. 즉, 시행 확률은 정해진 상수입니다.베이지안: 특정 사건의 시행에서 특정 확률이 나올 것이라는 관찰자의 확신 수치. 데

실제 수치, 상황 등 고려해야 하는 전제가 생각보다 많다. 무조건 숫자가 크고, 그래프가 잘 나오는 값을 고를 수는 없다. 이는 상관관계로 인과관계를 해석하려는 것만큼이나 덧없는 일이다. [1] 푸아송 분포. 단위 시간 안에 어떤 사건이 몇 번 발생할 것인지를

000번의 시행에서 각 시행의 확률이 30%인 이산 확률 분포, 곧 이항 분포로 나타낼 수 있습니다. 쉽게 생각해보면 1,000명이 실험에 참여해 300명이 구매한 상황이 실험마다 나올 수는 없을 겁니다. 실험을 반복할 때마다 구매 고객 수는 290, 310,