Related to: Probability & Statistics
개요
확률변수는 값의 특성에 따라 이산형(discrete)과 연속형(continuous)으로 구분되며, 각각 확률을 다루는 방식이 다릅니다.
핵심 개념
이산형 확률변수와 연속형 확률변수
: 확률변수가 x 값을 가질 확률
이산형 확률변수(discrete random variable)
- 확률 변수 X가 취할 수 있는 모든 값을 x1, x2, x3, … 처럼 셀 수 있을 때 X를 이산확률변수라고 한다.
연속형 확률변수(continuous random variable)
- 적절한 구간 내의 모든 값을 취하는 확률 변수이다.
- 연속적인 범위의 값을 지니는 확률변수.
- 예를 들어, ‘핸드폰으로 나무위키를 보는 사람의 수’는 셀 수 있으므로 이산확률변수이나, ‘핸드폰으로 나무위키를 보는 사람이 일요일에 나무위키를 본 시간’은 셀 수 없으므로 연속확률변수이다.
비교 정리
| 구분 | 이산형 | 연속형 |
|---|---|---|
| 취할 수 있는 값 | 셀 수 있음 | 연속적 구간의 모든 값 |
| 확률 계산 | 합산(시그마) | 적분 |
| 예시 | 주사위 눈, 동전 앞/뒤 | 키, 시간, 온도 |
관련 개념
- Expectation(기댓값) - 이산/연속 확률변수에 따라 다르게 정의되는 기댓값
- Marginal Probability Distribution(주변 분포) - 이산/연속 확률변수에서의 주변 분포
- Probability and Statistics - 확률변수 개념이 속하는 확률통계