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계산 입력

값과 확률의 개수를 동일하게 입력하세요. 확률의 합은 1이 되어야 합니다.

공식

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결과

평균 (기댓값) μ
3
μ = Σ xᵢ·pᵢ
분산 (σ²) 1
표준편차 (σ) 1
확률의 합 1
결과의 개수 4

올바른 확률분포라면 확률의 합이 1이어야 합니다. 위 합이 1이 아니라면 입력값을 다시 확인하세요.

이 계산기는 무엇을 하나요?

이산확률분포는 확률변수가 가질 수 있는 모든 결과와 각 결과가 나타날 확률을 함께 나열한 것입니다. 이 계산기는 값(x)과 그에 대응하는 확률(p)로 이루어진 표를 입력받아, 분포를 요약하는 세 가지 핵심 값을 즉시 계산해 줍니다. 바로 평균(기댓값), 분산, 그리고 표준편차입니다.

사용 방법

첫 번째 칸에 결과 값을 쉼표로 구분해 입력하세요(예: 1, 2, 3, 4). 두 번째 칸에는 같은 순서로 대응하는 확률을 입력합니다(예: 0.1, 0.2, 0.3, 0.4). 두 목록의 개수가 같아야 하며, 확률의 합은 1이 되어야 합니다. 계산 버튼을 누르면 결과가 표시됩니다. 입력한 확률의 합도 함께 보여 주므로, 분포가 올바른지 바로 확인할 수 있습니다.

공식 설명

평균은 \(\mu\)로 표기하며, 확률을 가중치로 한 평균입니다:

$$\mu = \sum_{i} x_i \cdot p_i$$

각 값에 그 확률을 곱한 뒤 모두 더하면 됩니다. 분산은 \(\sigma^{2}\)로 표기하며, 결과들이 평균을 중심으로 얼마나 퍼져 있는지를 나타냅니다:

$$\sigma^{2} = \sum_{i} \left(x_i - \mu\right)^{2} \cdot p_i$$

표준편차 \(\sigma\)는 분산의 제곱근으로, 값과 같은 단위로 퍼짐의 정도를 표현합니다.

$$\sigma = \sqrt{\sigma^{2}}$$
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분산을 설명하기 위해 각 결과에서 평균까지의 거리를 보여주는 도표
분산 \(\sigma^{2}\)는 결과가 평균 \(\mu\)에서 얼마나 퍼져 있는지를 측정합니다.
평균을 나타내는 점선이 있는 이산 확률 분포 막대그래프
각 막대는 결과 x의 확률 p를 나타내며, 평균 \(\mu\)는 균형점입니다.

예제로 풀어보기

x = 1, 2, 3, 4이고 확률이 각각 0.1, 0.2, 0.3, 0.4라고 합시다. 평균은

$$1(0.1) + 2(0.2) + 3(0.3) + 4(0.4) = 0.1 + 0.4 + 0.9 + 1.6 = 3.0$$

입니다. 분산은

$$(1-3)^{2}(0.1) + (2-3)^{2}(0.2) + (3-3)^{2}(0.3) + (4-3)^{2}(0.4) = 0.4 + 0.2 + 0 + 0.4 = 1.0$$

이므로, 표준편차는 \(\sqrt{1.0} = 1.0\)이 됩니다.

자주 묻는 질문

확률의 합이 반드시 1이어야 하나요? 네, 올바른 분포가 되려면 그래야 합니다. 계산기가 확률의 합을 보여 주니 직접 확인할 수 있는데, 합이 1이 아니라면 결과는 의미가 없습니다.

분산과 표준편차는 어떻게 다른가요? 분산은 평균으로부터의 편차를 제곱한 값의 평균이고, 표준편차는 그 제곱근입니다. 표준편차는 측정값을 원래 단위로 되돌려 줍니다.

음수 값도 사용할 수 있나요? 네. 결과 값은 어떤 실수든 가능합니다. 단, 확률만큼은 0과 1 사이여야 합니다.

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