실생활에서 사용되는 확률변수의 10가지 예

랜덤 변수는 가능한 값이 랜덤 프로세스의 결과인 변수입니다.

확률 변수에는 두 가지 유형이 있습니다.

• Discrete : 0, 1, 2, 3, 50, 100 등과 같이 셀 수 있는 수의 고유한 값만 취할 수 있습니다.
• 연속형 : 0.03, 1.2374553 등 무한한 수의 가능한 값을 취할 수 있습니다.

이 글에서는 다양한 실제 상황에서 발생하는 확률 변수의 10가지 예를 공유합니다.

예 1: 판매된 품목 수(개별)

이산확률변수의 예로는 특정 날짜에 매장에서 판매된 품목 수를 들 수 있습니다.

매장에서는 과거 판매 데이터를 사용하여 하루에 특정 수량의 품목을 판매할 가능성을 나타내는 확률 분포를 만들 수 있습니다.

예를 들어:

0개 품목을 판매할 확률은 0.004, 1개 품목을 판매할 확률은 0.023 등입니다.

예 2: 클라이언트 수(개별)

이산확률변수의 또 다른 예는 특정 날짜에 매장에 입장하는 고객 수 입니다.

매장에서는 과거 데이터를 사용하여 특정 수의 고객이 매장에 들어올 가능성을 나타내는 확률 분포를 만들 수 있습니다.

예를 들어:

예시 3: 불량 제품 수(개별)

이산확률변수의 또 다른 예는 특정 제조 공장에서 배치당 생산된 불량 제품의 수 입니다.

결함이 있는 제품에 대한 과거 데이터를 사용하여 공장에서는 특정 배치에서 특정 수의 제품에 결함이 있을 가능성을 나타내는 확률 분포를 생성할 수 있습니다.

예를 들어:

예시 4: 교통사고 건수(개별)

이산확률변수의 또 다른 예는 특정 날짜에 특정 도시에서 발생한 교통사고 수 입니다.

경찰서는 과거 데이터를 사용하여 특정 날짜에 특정 횟수의 사고가 발생할 가능성을 나타내는 확률 분포를 만들 수 있습니다.

예를 들어:

예 5: 회로 수(이산형)

이산확률변수의 또 다른 예는 경기 중 특정 야구팀이 친 홈런 수 입니다.

스포츠 분석가는 과거 데이터를 사용하여 특정 게임에서 팀이 특정 수의 홈런을 칠 가능성을 보여주는 확률 분포를 만들 수 있습니다.

예를 들어:

예시 6: 마라톤 시간(연속)

연속확률변수의 예로는 특정 주자의 마라톤 시간이 있습니다.

이는 무한한 수의 값을 가질 수 있기 때문에 연속 확률 변수의 예입니다.

예를 들어, 주자는 3시간 20분 12.0003433초 안에 마라톤을 완주할 수 있습니다. 아니면 4시간 6분 2.28889초 안에 마라톤을 완주할 수도 있습니다.

이 시나리오에서는 과거 마라톤 시간을 사용하여 특정 주자가 특정 시간 간격 사이에 완주할 가능성을 알려주는 확률 분포를 생성할 수 있습니다.

예시 7: 이자율(지속형)

연속확률변수의 또 다른 예는 특정 국가의 대출 이자율 입니다.

무한한 수의 값을 취할 수 있기 때문에 연속확률변수입니다. 예를 들어, 대출 이자율은 3.5%, 3.765555%, 4.00095% 등일 수 있습니다.

이 시나리오에서는 과거 이자율을 사용하여 대출이 특정 간격 내에서 이자율을 가질 가능성을 알려주는 확률 분포를 만들 수 있습니다.

실시예 8: 동물의 체중(연속)

연속확률변수의 또 다른 예는 개와 같은 특정 동물의 체중 입니다.

무한한 수의 값을 취할 수 있기 때문에 연속확률변수입니다. 예를 들어, 개의 무게는 30.333파운드, 50.340999파운드, 60.5파운드 등일 수 있습니다.

이 경우, 우리는 개의 체중에 대한 데이터를 수집하고 무작위로 선택된 개의 체중이 서로 다른 두 개의 체중 사이에 있을 확률을 알려주는 확률 분포를 만들 수 있습니다.

실시예 9: 식물 높이(계속)

연속확률변수의 또 다른 예는 특정 식물종의 키 입니다.

무한한 수의 값을 취할 수 있기 때문에 연속확률변수입니다. 예를 들어, 식물의 높이는 6.5555인치, 8.95인치, 12.32426인치 등일 수 있습니다.

이 경우, 우리는 이 식물 종의 높이에 대한 데이터를 수집하고 무작위로 선택된 식물의 높이가 서로 다른 두 값 사이에 있을 확률을 알려주는 확률 분포를 생성할 수 있습니다.

예 10: 이동 거리(연속)

연속확률변수의 또 다른 예는 이동 시즌 동안 특정 늑대가 이동한 거리 입니다.

무한한 수의 값을 취할 수 있기 때문에 연속확률변수입니다. 예를 들어, 늑대는 40.335마일, 80.5322마일, 105.59마일 등을 이동할 수 있습니다.

이 시나리오에서는 늑대가 얼마나 멀리 이동하는지에 대한 데이터를 수집하고 무작위로 선택된 늑대가 특정 거리 간격으로 이동할 가능성을 알려주는 확률 분포를 만들 수 있습니다.

추가 리소스

다음 자습서에서는 통계 변수에 대한 추가 정보를 제공합니다.

확률변수 소개
iid 확률변수란 무엇입니까?
독립변수의 수준은 무엇입니까?