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확률 통계 내에서 표본 공간은 무작위 실험 (결과를 예측할 수없는 실험)을 수행 할 때 얻을 수있는 모든 가능한 결과의 집합으로 정의됩니다.

샘플 공간의 가장 일반적인 표시는 그리스 문자 오메가 : Ω입니다. 샘플 공간의 가장 일반적인 예 중 동전 던지기 (앞면과 뒷면) 또는 주사위를 굴린 결과 (1, 2, 3, 4, 5 및 6)를 찾을 수 있습니다.

여러 샘플 공간

많은 실험에서 여러 가능한 샘플 공간이 공존하여 실험을 수행하는 사람이 자신의 관심사에 따라 가장 적합한 공간을 선택할 수 있습니다.

이에 대한 예는 표준 52 장 포커 덱에서 카드를 뽑는 실험입니다. 따라서 정의 할 수있는 샘플 공간 중 하나는 덱을 구성하는 다양한 슈트 (스페이드, 클럽, 다이아몬드 및 하트)의 공간이고 다른 옵션은 카드 범위 (예 : 2 ~ 6 개) 일 수 있습니다. ) 또는 갑판에있는 인물 (잭, 퀸, 킹).

이러한 여러 샘플 공간 중 여러 개를 결합하여 실험의 가능한 결과를 더 정확하게 설명 할 수도 있습니다 (하트 슈트에서 그림 그리기). 이 경우 단일 샘플 공간이 생성되며, 이는 이전 두 공간의 데카르트 곱이됩니다.

샘플 공간 및 확률 분포

확률 통계에 대한 일부 접근 방식은 실험에서 얻을 수있는 다른 결과가 항상 동일한 발생 확률을 갖도록 정의되어 있다고 가정합니다.

그러나 모든 결과가 동일한 확률을 갖는 샘플 공간을 구성하는 것이 매우 복잡한 실험이 있습니다.

패러다임의 예는 압정을 공중에 던지고 끝이 아래쪽 또는 위쪽을 향한 상태에서 얼마나 많이 떨어지는 지 관찰하는 것입니다. 결과는 명확한 왜도를 보여 주므로 두 결과가 동일한 발생 확률을 갖는다 고 제안하는 것은 불가능합니다.

확률 대칭은 임의의 현상을 분석 할 때 가장 일반적이지만, 계산을 단순화하기 위해이 조건이 기본이기 때문에 결과가 적어도 거의 유사한 샘플 공간을 구성 할 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다. 확률의. 그리고 가능한 모든 실험 결과가 동일한 발생 확률을 가지면 확률 연구가 크게 단순화된다는 것입니다.

사진 : iStock-Moncherie