평균 35세, 표준편차 5세. 범위는 20~49세입니다.

우리 회사 고객 500명을 랜덤하게 추출해서 연령을 조사해서, 다음과 같이 테이블로 정리했습니다.

연령별 분포를 알기 위해, 연령 구간에 따른 고객 수를 파악해서 도수분포도를 그려보았습니다. 32~34세 사이에 122명이 분포하고, 35~38세 사이에 114명이 분포합니다.

연령별 고객 수를 합계로 나누어서 상대적인 도수를 구해보았습니다. 상대도수는 전체에서 차지하는 비율이고, 이를 확률로 표현할 수 있습니다. 우리 회사 고객 중 1명을 뽑으면, 이 고객의 연령이 32~37세일 확률은 47%이고, 29~40세일 확률은 75%입니다.

수학적 모델링을 통해 위의 상대 도수 분포를 이용해서 아래와 같은 확률분포를 만들어보았습니다.

확률분포를 가지고, 우리 회사 고객의 연령을 예측할 수 있습니다.

우리 회사 고객의 연령이라는 데이터를 수집해서, 이 데이터의 분포를 확인하고, 연령을 확률변수로 하는 확률분포를 만듦으로써, 이제 확률을 이용한 추론과 예측이 가능해지게 되었습니다.

* 본 데이터는 개인정보 보호를 위해, 원본 데이터의 특성을 반영하여 가상의 데이터를 생성하였습니다.