시행도 엄청 나게 많이 해야하는거죠??
예를 들어 계산을 통해 예측되는 확률이 백만분의 일인데, 이것을 통계적 확률로 알아보려면 최소 백만번 이상은 시행해야 해봐야 하는거죠?
그러니깐, 이렇게 극도로 낮은 확률을 시행을 엄청 반복해서 그 확률에 다가가는지를 확인하려면요.
예를 들어 계산을 통해 예측되는 확률이 백만분의 일인데, 이것을 통계적 확률로 알아보려면 최소 백만번 이상은 시행해야 해봐야 하는거죠?
그러니깐, 이렇게 극도로 낮은 확률을 시행을 엄청 반복해서 그 확률에 다가가는지를 확인하려면요.
아닌거 같은데. 이건 허용하고 싶은 오차범위에 따라 다른거 아닌가요. 한 만번 돌려서 나올 확률이 여전히 1퍼 수준인데, 그럼 당연 여기서 한 번도 안나왔을 때, 우리가 이 확률을 0으로 예측했을 때, 여전히 오차는 1/백만 밖에 안되죠. 애초에 백만분의 1이라는 단위의 엄청나게 작은 오차조차 허락하고 싶지 않은 상황이 더 큰 숫자를 요구하는거죠.
아 그렇네요... 오히려 극도로 낮은 확률에 대해선 그냥 0이라고 봐도 오차도 그 엄청 낮은 수치만큼 밖에 안 되니깐..
번이 아니라 장임
이런거 생각해볼만한 문제 맞음. Extreme value나 rare event 같은건 따로 경우 나눠서 페이퍼 많더라 난 그쪽 분야는 아니라 잘 모르지만
좀 다른 예시긴 하지만, 큰수의 법칙이 아니라 중심극한정리를 이용한 분석의 경우 p가 0이나 1에 가까운 경우 주의를 해야한다고 알려져있습니다. Contingency table분석할 때는 쓰는 카이제곱 검정의 경우 np<5, n(1-p)<5인 경우 카이제곱 검정을 쓰지 말고 비모수적 검정을 쓰라고 하는 것처럼요.
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