1. 실험 (Experiment)
ㅇ 어떤 결과를 발생시키는 행위를 말함
ㅇ 과학에서, 실험은,
- 어떤 현상에 대한 `인과관계(Causal Relationship)의 파악 또는 추정`을 하기 위함
. 즉, 이론과 가설로 예측한 현상을 관찰하기 위함
ㅇ 확률에서, 실험은,
- 확률 현상에 대한 `수학적 구조`를 밝히기 위함
2. [과학] 실험하는 이유 및 지향점
ㅇ 실험하는 이유는, 과학적 가설에 대한 입증,반증 등을 위함이나,
ㅇ 그 대부분이,
- 타인이 만들어 놓은 실험 방법에 따라서 만, 실험을 수행하게 되어,
. (단계별 실험 방법, 실험 재료 및 기구 목록, 결과의 기록 방식 등)
- 오로지, 자신 만의 실험을 계획할 수 있어야 하고,
- 그 결과로부터, 결론을 이끌어내야 함
ㅇ 궁극적으로는, 설계된 실험이 반드시 재현가능해야 함
3. [확률] 확률 실험 / 랜덤 실험 (Random Experiment)
ㅇ 같은 조건 하의 무작위 반복 실험을 말함
- 그 결과가 예측불가능(무작위,랜덤,우연) 함
ㅇ 때론, 이를 `정상성 확률과정` 이라고도 함
- 즉, 모든 시간에서 동일 환경하의 동일한 확률적 특성을 나타내는 확률과정
4. [확률] 확률 실험의 확률적 매핑(Mapping, 사상,寫像)
ㅇ (의미) 확률 실험에서 가능한 임의의 관측 및 수 매핑
- 매 시행(Trial)의 결과(Outcome)로써 나타남
* 중요한 것은, 이를 수로써 나타내야(매핑해야) 함
ㅇ (표기) 확률 실험 결과에 대한 표기 : ξ
ㅇ (공간) 확률 실험 결과들의 집합 : 표본 공간 (Ω)
- 표본 공간 (Sample Space)
. 표본 추출이나 확률 실험을 통하여 얻어지는 모든 가능한 결과들
.. 例) 주사위 결과 눈 = {1,2,3,4,5,6}
- 즉, 확률 실험 결과는 표본 공간의 원소가 됨
ㅇ (사건) 확률 실험에서 특정 조건을 만족하는 결과들의 집합은, ☞ 확률적 사건 참조
- 例) 주사위 결과 눈 중 홀수 = {1,3,5}, P(홀수) = 3/6 = 1/2
- 例) 주사위 결과 눈 중 소수 = {2,3,5}, P(소수) = 3/6 = 1/2
5. [통계] 실험 계획법
ㅇ 합리적으로 최소의 실험 회수(적은 경비)로 최대의 정보(정밀한 판정)를 얻기 위한 방법론