1. 표본이 작을 때 왜 결과가 흔들릴까?
표본 수가 적으면 우연한 편차가 크게 보입니다. 그래서 짧은 실험에서는 특정 결과가 과대표현되기 쉽습니다.
실험실
실험 종류와 표본 크기를 선택하면 브라우저에서 직접 시뮬레이션을 실행합니다. 데이터는 서버에 저장되지 않으며, 이 화면은 학습용 결과만 보여 줍니다.
동전 던지기는 앞면/뒷면 비율과 연속 출현 길이를 확인합니다.
핵심 지표
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보조 지표
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관찰 포인트
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표본 크기
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분포 요약
해설
실험을 실행하면 결과 해설이 여기에 표시됩니다.
[system] 대기 중... 실험 종류를 선택한 뒤 "실험 실행"을 누르세요.
학습 가이드
이 페이지는 숫자 자체보다 결과가 만들어지는 과정을 이해하는 데 초점을 둡니다. 아래 세 가지 질문을 염두에 두고 보면 학습 효율이 높습니다.
2. 비율이 50:50에 가까워지는 이유는?
표본 수가 늘어날수록 평균적인 분포에 수렴하는 경향이 나타납니다. 이는 확률 수업에서 자주 다루는 큰 수의 법칙과 연결됩니다.
3. 긴 연속 구간은 왜 생길까?
무작위 과정에서도 앞면이 여러 번 연속으로 나오거나 한 방향으로만 이동하는 구간이 자연스럽게 나타납니다. 연속 구간 자체가 예측 가능성을 뜻하지는 않습니다.
방법론
모든 실험은 브라우저 내 자바스크립트 난수와 단순 집계 로직으로 동작합니다. 외부 데이터 수집이나 사용자별 프로파일링 없이 같은 규칙을 모든 방문자에게 동일하게 적용합니다.
동전 던지기
각 시행에서 0 또는 1을 같은 확률로 생성하고, 앞면 비율과 최장 연속 길이를 계산합니다.
주사위 분포
1부터 6까지 같은 확률로 생성하고 각 면의 출현 횟수와 평균값, 최빈값을 계산합니다.
랜덤 워크
각 단계에서 +1 또는 -1을 선택하여 누적 위치를 계산하고, 최종 위치와 최대 편차를 측정합니다.
해설 원칙
결과는 교육용 해설이며, 투자·베팅·수익 예측과 같은 의사결정을 돕기 위한 서비스가 아닙니다.