# 기대 빈도 (Expected Frequency) **기대 빈도**(Expected Frequency)는 확률론과 통계학에서 특정 사건이나 결과가 이론적으로 얼마나 자주 발생할 것으로 예측되는 횟수를 의미합니다. 이는 관측된 데이터(Observed Frequency)와 비교하여 통계적 유의성을 검정하거나, 확률 분포의 특성을 이해하는 데 핵심적인 개념으...
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# 표본 공간 (Sample Space) **표본 공간**(Sample Space)은 확률론과 통계학의 기초가 되는 핵심 개념으로, 어떤 무작위 실험(Random Experiment)에서 발생할 수 있는 **모든 가능한 결과의 집합**을 의미합니다. 일반적으로 그리스 문자 $\Omega$ (오메가) 또는 $S$로 표기하며, 집합론적 관점에서 확률 사건(E...
# 누적 분포 함수 (Cumulative Distribution Function, CDF) ## 개요 **누적 분포 함수**(Cumulative Distribution Function, 약자 **CDF**)는 확률론 및 통계학에서 확률 변수가 특정 값보다 작거나 같을 확률을 나타내는 함수입니다. 즉, 어떤 확률 변수 $X$가 가질 수 있는 값들의 분포를...
# Pattern Recognition and Machine Learning **Pattern Recognition and Machine Learning**(PRML)은 크리스 버즈비(Christopher M. Bishop)가 저술한 인공지능 및 기계 학습 분야의 고전적인 학술 교재입니다. 이 책은 패턴 인식과 기계 학습의 이론적 기초를 확률론적 관점에서...
# 카를로 에밀리오 본페로니 ## 개요 **카를로 에밀리오 본페로니**(Carlo Emilio Bonferroni, 1892년 1월 28일 – 1960년 8월 18일)는 이탈리아의 수학자이자 통계학자로, 현대 통계학에서 널리 사용되는 **본페로니 보정**(Bonferroni correction)의 이름을 남긴 인물이다. 그는 확률론, 통계적 추론, 그리...
# 덧셈 법칙 ## 개요 확률론에서 **덧 법칙**(Addition Rule)은 두 사건 중 적어도 하나가 발생할 확률을 계산하는 데 사용되는 기본 원리이다. 이 법칙은 사건 간의 관계, 특히 사건들이 **서로 배타적인지**(mutually exclusive) 여부에 따라 두 가지 형태로 나뉜다. 덧셈 법칙은 확률의 공리적 정의에 기반하며, 복합 사건의...
# 확률 ## 개요 **확률**(Probability)은 어떤 사건이 발생할 가능성을치적으로 표현한 개념으로, 통계학과 수학, 특히 확률론의 핵심 기초를 이룹니다. 현실 세계에서 불확실한 상황을 분석하고 예측하는 데 널리 활용되며, 과학, 공학, 경제, 의학, 인공지능 등 다양한 분야에서 중요한 도구로 사용됩니다. 확률은 일반적으로 0과 1 사이의 실...