통계학을 공부할 때 사상(mapping)과 표본공간(sample space)은 매우 중요한 개념입니다. 이 두 개념은 데이터를 다루고 분석하는 데 있어 기초를 이루며, 확률 이론의 근간이 됩니다. 🤔이번 글에서는 사상과 표본공간이란 무엇인지, 그리고 이들이 통계와 확률에서 어떻게 사용되는지에 대해 쉽게 이해할 수 있는 예제와 함께 설명하겠습니다. 끝까지 읽으시면, 여러분도 이 개념을 명확히 정리할 수 있을 것입니다! 🎯🌟 표본공간(Sample Space)이란?표본공간은 어떤 실험이나 관측에서 발생 가능한 모든 결과의 집합을 의미합니다. 예를 들어, 동전을 한 번 던질 때의 표본공간은 다음과 같이 표현됩니다: S = {앞면, 뒷면}또 다른 예로 주사위를 던질 때 표본공간은 다음과 같습니다: S =..
