📈 주사위 굴림 통계 시뮬레이터

주사위 면 수 (2~100)

주사위 개수 (1~20)

굴림 횟수 (최대 100,000회)

회

실제로 굴려서 이론 분포와 대조합니다

면 수 f 인 주사위 k 개를 굴리면 합은 k 부터 k×f 까지 나옵니다. 이 페이지는 입력한 횟수만큼 실제로 굴려 각 합이 몇 번 나왔는지 세고, 같은 조건의 이론 분포를 축차 합성곱으로 구해 한 표에 나란히 놓습니다. 이론 평균은 k(f+1)/2, 이론 표준편차는 √(k(f²-1)/12) 이며 실측 평균·표준편차와 함께 보여 줍니다. 차이가 가장 큰 합도 따로 표시합니다.

가정과 다루지 않는 것

모든 면이 같은 확률로 나오고 굴림끼리 독립이라고 가정합니다. 목표 합 이상이 나올 누적 확률을 구하는 계산, 주사위마다 면 수가 다른 조합은 다루지 않습니다. 실측과 이론의 차이가 얼마나 벌어지면 치우친 주사위라고 말할 수 있는지에 대한 판정 기준은 공인 출처에서 확인되지 않았으므로, 이 페이지는 차이를 보여 주되 치우침 여부를 결론 내리지 않습니다. 브라우저의 Math.random 은 암호학적으로 안전한 난수가 아니므로 법적 효력이 있거나 금전이 걸린 공식 추첨에는 쓰지 마세요. 굴림 횟수는 100,000회까지, 합의 종류는 100가지까지 계산하며 2026년 10월 기준으로 작성했습니다.

자주 묻는 질문

실측 비율이 이론 비율과 다른데 주사위가 이상한 건가요?

유한한 횟수를 굴리면 실측 비율은 이론 비율 주변에서 흔들립니다. 굴림 횟수를 늘리면 차이가 줄어드는 경향이 있지만, 차이가 남아 있다는 것 자체가 치우침의 증거는 아닙니다.

목표 합이 나올 확률만 알고 싶습니다.

이 페이지는 반복해서 굴린 실측 분포를 이론 분포와 나란히 비교하는 도구입니다. 특정 목표 합 이상이 나올 누적 확률을 구하는 계산은 다루지 않습니다.

이 결과로 공식 추첨을 해도 되나요?

브라우저의 Math.random 은 암호학적으로 안전한 난수가 아닙니다. 법적 효력이 있거나 금전이 걸린 공식 추첨에는 쓰지 말고 학습과 참고용으로만 쓰세요.

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