확률 시뮬레이션 반복 실험기 사용 가이드
확률 시뮬레이션 반복 실험기는 설정한 성공 확률로 베르누이 시행을 반복 실행하고, 각 실험에서 나온 성공 횟수 분포를 시각화하는 도구입니다. 가챠 뽑기, 동전 던지기, A/B 테스트처럼 결과가 확률로 결정되는 상황에서 통계적 특성을 직관적으로 확인할 수 있습니다.
입력은 성공 확률(%), 1회 실험당 시행 횟수, 실험 반복 횟수 3가지입니다. 예를 들어 30% 확률 가챠를 100번 돌리는 실험을 1000번 반복하면 평균 30번 성공이 나오며, 표준편차로 결과의 변동성을 확인할 수 있습니다. 시뮬레이션 평균과 이론 평균(np), 시뮬레이션 표준편차와 이론값(√np(1-p))을 함께 보여주어 정확도 비교가 가능합니다.
대수의 법칙에 따라 반복 횟수가 많아질수록 시뮬레이션 결과는 이론값에 수렴합니다. 게임 확률 검증, 통계 학습, 실험 설계 등 다양한 분야에 활용하세요.
자주 묻는 질문
시뮬레이션 횟수가 많을수록 정확해지나요?
네, 반복 횟수가 많을수록 이론값에 가까워집니다. 대수의 법칙에 의해 평균이 np에 수렴합니다.
베르누이 시행이 무엇인가요?
성공·실패 두 결과만 가능한 독립 시행입니다. 동전 던지기와 가챠 뽑기가 대표 예시입니다.
평균과 분산의 이론값은?
시행 n회·성공 확률 p일 때 평균은 np, 분산은 np(1-p)입니다.