아티클)확률과 분포 : 그 때는 맞고 지금은 틀린...가?(리디북스)

요약

확률은 '일정한 조건 아래에  어떤 사건이나 사상이 일어날 가능성의 정도'라는 정의를 가지고 있다.(표준국어 대사전) 동일한 상황에서 여러번 시행을 하고 그 결과를 통해 추정값의 평균과 그 값이 얼마나 평균 값에서 멀리 퍼질 수 있는지 파악한다. 이 때 그 평균을 0~1 사이의 값을 나타낸 것이 확률이며 어떤 모양으로 퍼져 있는지를 보는 것이 분포이다. 

개별 사건에 대해서는 그 확률 분포의 평균 값이 늘 같게 나오진 않지만 '큰 수의 법칙'처럼 데이터가 많이 쌓이면 해당 분포로 수렴할 것이며 이를 기반으로 예측을 한다.

 

느낀점

그 때는 맞고 지금은 틀린가? 라고 생각하는 것은 개별적인 사건을 두고 봐서 생기는 일인 것 같다. 확률은 수많은 전체 데이터를 기반으로 하는 것이니 개별적인 사건이 틀리게 될 가능성도 그 반대의 확률로 존재하는 것이다.  많은 기업들은 제품 판매 등에 대해 확률에 기반해 판매량 들을 예측할 텐데 잘 팔리는 것의 내생, 외생 변수들을 잘 파악해서 판매 확률을 높일 수 있는 방향성으로 계속 강구해야 할 것이다. 지금의 결과를 단지 결과 자체로 받아들이기 보단 더 나아질 방법을 찾아내는 포인트 라고 생각하면 좋을 것 같다.