동전의 앞면 확률, 6면 주사위의 가중치, 룰렛의 휠과 베팅 방식을 바꾸며 이론값과 실험값의 차이를 비교합니다. 실행할 때마다 Wilson 95% 구간과 수렴 그래프가 함께 갱신됩니다.
같은 시드와 같은 시행 수를 쓰면 같은 난수 흐름을 다시 확인할 수 있습니다. 수업 자료에는 CSV 빈도표와 LaTeX 요약을 활용하세요.
조작 패널
분포(이론 vs 실험)
진한 막대는 실험 비율, 옅은 기준은 이론 확률입니다. 각 범주의 차이를 한눈에 비교할 수 있습니다.
시행 수에 따른 추정값
실험 추정값의 선, 이론값의 기준선, 95% 신뢰구간을 함께 보여 주어 시행 수가 늘 때 변동 폭이 어떻게 줄어드는지 볼 수 있습니다.
수업에서 활용하는 방법
- 같은 시드와 시행 수를 배포해 모든 학생이 같은 결과를 재현한 뒤, 확률이나 가중치를 바꿔 비교하게 할 수 있습니다.
- 주사위 가중치를 바꾸면 이론 확률 q_i와 관측 빈도의 차이, χ² 값이 어떻게 달라지는지 설명하기 쉽습니다.
- 룰렛의 기대값과 하우스 엣지를 함께 보며, 확률이 기대수익으로 어떻게 이어지는지 연결할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
같은 난수 시퀀스를 다시 확인하려면 어떻게 하나요?
같은 시드와 같은 시행 횟수를 사용하면 됩니다. 난수 생성기와 시드가 고정되어 있으므로 호환되는 기기에서는 같은 결과 흐름을 다시 볼 수 있습니다.
시뮬레이션을 내보내거나 공유할 수 있나요?
네. CSV로 횟수와 누적 추정치를 저장하고, LaTeX 요약을 복사하고, 공유 링크로 같은 실험 조건을 다시 열 수 있습니다.
실험값이 이론값과 다른 이유는 무엇인가요?
시행 횟수가 적으면 무작위 변동이 크게 보입니다. 시행 횟수를 늘리고 수렴 그래프와 Wilson 구간을 함께 보면 이론값에 얼마나 가까워지는지 해석하기 쉽습니다.