실험 확률은 어떤 사건이 발생한 횟수를 전체 시행 횟수로 나눈 값입니다. 이는 이론이 아닌 실제 데이터를 기반으로 합니다. 예를 들어 동전을 100번 던졌을 때 앞면이 53번 나왔다면, 앞면이 나올 실험 확률은 53/100, 즉 0.53입니다. 이론적 확률은 0.5입니다. 두 값은 비슷하지만 완전히 동일하지는 않습니다.

실험 확률은 시행마다 달라집니다. 실험을 다시 하면 다른 결과가 나옵니다. 동전을 100번 더 던지면 앞면이 48번 나올 수도 있습니다. 이 경우 실험 확률은 0.48입니다. 시행 횟수가 많아질수록 실험 확률은 이론 확률에 가까워집니다. 이것이 바로 대수의 법칙입니다.

실험적 확률 대 이론적 확률

• 실험적: 관찰된 데이터를 기반으로 함.
• 이론적: 발생 확률이 동일한 결과를 기반으로 함.
• 실험 결과는 다양하지만, 이론 결과는 고정되어 있다.
• 실험적 접근 방식은 더 많은 실험을 통해 이론적 접근 방식보다 효과적입니다.
• 둘 다 분수, 소수 또는 백분율로 표현됩니다.

실험 확률은 이론적 확률을 계산하기 어려울 때 사용됩니다. 새로운 약이 질병을 치료할 확률은 얼마일까요? 이론적으로는 계산할 수 없습니다. 임상 시험을 실시합니다. 실험 확률은 증상이 호전된 환자의 비율입니다. 기계가 불량품을 생산할 확률은 얼마일까요? 생산 라인에서 표본을 추출합니다. 실험 확률은 불량률입니다. 실험 확률은 경험적이며 관찰에 기반합니다. 이는 통계학의 기초가 됩니다. 실험 확률은 이론적으로 어떻게 되어야 하는지가 아니라 실제로 무슨 일이 일어났는지 알려줍니다. 이론과 실험은 관련이 있지만 동일하지는 않습니다. 이론은 예측하고, 실험은 관찰합니다. 둘 다 유용합니다.