뽑기 확률 분포 시뮬레이터 사용법
이 시뮬레이터는 몬테카를로(Monte Carlo) 방법으로 설정한 확률로 여러 번 독립 시뮬레이션을 실행해 첫 당첨까지 소요된 횟수의 분포를 시각화합니다. 이론적 기댓값(1÷p)과 실제 분포를 비교하며 가챠의 확률적 특성을 직관적으로 파악할 수 있습니다.
분포 해석 방법
히스토그램에서 막대가 가장 높은 구간이 가장 자주 발생한 소요 횟수 범위입니다. 평균과 중앙값의 차이가 크면 분포가 오른쪽으로 치우쳐 있다는 의미로, 대부분은 빠르게 당첨되지만 간혹 매우 많은 횟수가 소요될 수 있음을 나타냅니다.
활용 방법
뽑기를 시작하기 전에 시뮬레이션으로 예상 소요 횟수 범위를 파악하면 과금 계획 수립에 도움이 됩니다. 확률이 낮을수록 분포의 꼬리가 길어져 운이 나쁜 경우 평균보다 훨씬 많은 횟수가 필요할 수 있습니다. 시뮬레이션 횟수를 늘리면 더 안정적인 분포를 확인할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
시뮬레이션 결과가 매번 다른 이유는?
난수를 사용하는 몬테카를로 방식이므로 실행마다 결과가 조금씩 달라집니다. 횟수를 늘릴수록 이론값에 가까워집니다.
기댓값과 중앙값의 차이는?
기댓값은 전체 평균 소요 횟수, 중앙값은 절반이 이 횟수 이하로 당첨된 값입니다. 분포가 치우칠수록 두 값 차이가 커집니다.
시뮬레이션 횟수는 얼마가 좋나요?
1000회가 기본으로 충분합니다. 더 세밀한 분포를 원하면 최대 5000회까지 입력하세요.