확률은 정의 방식에 따라 3가지로 나눠져요. 이 분류를 정확히 아는 게 핵심!

🎯 확률의 3가지 정의:

1️⃣ 수학적(고전적) 확률 (①번 설명)
• 공식: P(A) = 사건 A의 경우 수 / 전체 경우 수
• 예: 주사위에서 짝수가 나올 확률 = 3/6 = 0.5
• 모든 근원사건이 동등하게 발생한다는 가정 필요
• 실제 시행 없이 이론적으로 계산

2️⃣ 통계적(경험적) 확률 (②번 — 정답!)
• 공식: P(A) ≈ r/n (r = A 발생 횟수, n = 전체 시행 수)
• 실제로 많이 반복 시행해서 얻는 상대도수
• 큰 수의 법칙에 의해 시행 수가 커지면 수학적 확률에 수렴
• 예: 압정을 1000번 던져 700번 뾰족한 면 나옴 → 통계적 확률 ≈ 0.7

3️⃣ 주관적 확률 (③번 설명)
• 개인의 믿음·판단에 기반
• 베이즈 통계의 사전확률로 활용
• 예: '내일 비 올 확률 70%' (기상 예보관의 판단)

⭕ 정답 ② — '동일한 시행을 매우 많이 반복했을 때의 상대도수'는 통계적 확률의 정확한 정의!

오답 체크:
❌ ① → 수학적 확률의 정의
❌ ③ → 주관적 확률의 정의
❌ ④ → 확률의 일반적 성질(0 ≤ P ≤ 1)이지 '통계적 확률'의 고유 정의 아님

💡 통계적 확률의 핵심 개념 — 큰 수의 법칙:
• 동전 10번 던졌을 때 앞면 7번 → 통계적 확률 0.7 (수학적 0.5와 차이)
• 동전 10,000번 던지면 앞면 약 5,000번 → 통계적 확률 ≈ 0.5 (수학적에 수렴)
• 시행 횟수가 많을수록 이론값에 가까워진다는 통계학의 근본 원리!