확률변수와 확률분포의 개념을 설명하고 예시를 들어 설명하시오

목차

Ⅰ. 서론 : 확률에 대한 설명
Ⅱ. 본론 : 확률변수와 확률분포의 개념 설명
Ⅲ. 결론 : 확률변수와 확률분포의 예시
Ⅳ. 참고문헌

본문내용

확률은 통계의 기본 개념이다. 확률의 사전적 정의는“어떤 사건이 실제로 일어날 것인지 혹은 일어났는지에 대한 지식 혹은 믿음을 표현하는 방법이며 같은 원인에서 특정한 결과가 나타나는 비율”을 뜻한다. 출처 : 위키백과
즉, 우리가 일상생활에서 사용하는 확률의 개념은 주로‘경우의 수’로 해석되고‘퍼센트(%)’로 표현된다. 가령 동전을 10번을 던졌을 때, 앞면이 나올 경우의 수가 확률이다. 이는 수학에서 주로 정의되는 개념이다. 이렇듯 확률은 수학적 원리로서 사람들에게 이용되어지고 있다. 그러나 확률이 수학적 의미만을 담고 있는 것은 아니다. 확률의 의미는 각 학문분야에서 약간의 차이를 보인다.
먼저, 고전통계학의 기초를 다졌던 영국의 통계학자 토마스 베이즈(Thomas Bayes)의 논문“기회의 학설에서의 나타나는 하나의 문제를 해결하기 위한 소론”에서 공리체계의 7가지의 정의를 보면 통계학에서의 확률의 의미를 찾을 수 있다. 베이즈는 자신의 논문에서 확률을“그 사건의 발생에 대한 기댓값이 마땅히 계산되어야 하는 값과 그것의 발생이 기대되는 사태의 값의 비율”이자“기회”라고 표현했다.

참고 자료

베이즈의 베이즈주의(2002). 이영의.
통계적 기법 분야 연구 리뷰(2016). 임용빈 외 3명. 품질경영학회
확률논리와 의미론(부제:확률의미론의 시론적 고찰). 이원직
효과적인 경영통계 교육을 위한 시뮬레이션 활용(2002). 김영일 외 1명. 응용통계연구학회