확률 분포란 무엇인가요?
확률 이론과 통계에서 확률 분포는 실험에서 발생할 수 있는 다양한 결과의 발생 확률을 나타내는 수학적 함수입니다. 확률 분포는 무작위 현상을 표본 공간과 사건의 확률(표본 공간의 하위 집합) 측면에서 수학적으로 설명한 것입니다.

예를 들어, 동전 던지기('실험')의 결과를 나타내기 위해 X를 사용하는 경우 X의 확률 분포는 X = 앞면인 경우 0.5(2분의 1 또는 1/2)의 값을 취하고, X = 뒷면인 경우 0.5(동전이 공정하다고 가정할 때)의 값을 취합니다. 무작위 현상의 예로는 미래 날짜의 기상 조건, 무작위로 선택된 사람의 키, 학교의 남학생 비율, 실시할 설문조사 결과 등이 있습니다.
확률 분포는 각 결과가 발생할 확률에 따라 다양한 결과를 분포한 것입니다.
What is a probability distribution?
In probability theory and statistics, a probability distribution is the mathematical function that gives the probabilities of occurrence of different possible outcomes for an experiment. It is a mathematical description of a random phenomenon in terms of its sample space and the probabilities of events (subsets of the sample space).

For instance, if X is used to denote the outcome of a coin toss ("the experiment"), then the probability distribution of X would take the value 0.5 (1 in 2 or 1/2) for X = heads, and 0.5 for X = tails (assuming that the coin is fair). Examples of random phenomena include the weather conditions at some future date, the height of a randomly selected person, the fraction of male students in a school, the results of a survey to be conducted, etc.
A probability distribution is a distribution of different outcomes based on the probable number of times each outcome will occur.