• 가능도,likelihood
       '''가능도,likelihood'''란, 이미 발생한 한 [[사건,event]]이 한 특정한 [[결과,outcome]]를 산출할/만들/낼(yield) 가설적인 [[확률,probability]]이다.
        '''가능도,likelihood'''가 말해주는 것: (이미 알려진 [[결과,outcome]]가 함께하는) 과거 사건(들)을 refer(반영?). — "a likelihood refers to past events with known outcomes"
• 그리스문자,Greek_alphabet
       ||Ζ ||ζ ||zeta ||[[리만_제타함수,Riemann_zeta_function]] ζ(x), 확률실험의 [[결과,outcome]] ζ ||
• 근원사건,elementary_event
       [[결과,outcome]]와의 차이 tbw
• 랜덤프로세스,random_process
       For each outcome $\zeta\in S,$ (ζ: [[결과,outcome]], S: [[표본공간,sample_space]])
• 베르누이_분포,Bernoulli_distribution
       단 1회의 [[확률실험,random_experiment]]의 [[결과,outcome]]가 성공 혹은 실패의 경우만 가지는 [[확률변수,random_variable]] X의 결과를 모델링한 분포를 '''베르누이 분포'''라고 함.
       Let $A$ be an [[사건,event|event]] related to [[결과,outcome|outcome]] of a [[확률실험,random_experiment|random experiment]].
• 베르누이_시행,Bernoulli_trial
       [[결과,outcome]]가 오직 두 가지인 [[시행,trial]]을 독립적([[독립성,independence]])으로 반복 시행하는 것.
• 베르누이_확률변수,Bernoulli_random_variable
       [[결과,outcome]]가 성공이면 1, 실패이면 0으로 정의하는 [[확률변수,random_variable]]를
• 베이즈_정리,Bayes_theorem
       [[조건부확률,conditional_probability]] 관련. 두 [[사건,event]] A, B에 대해 P(B|A)에서 P(A|B)로 갈 수 있게 해 준다. 두 사건과 두 [[결과,outcome]](A and A^^c^^)의 경우만 보면,
• 사건,event
       ''QQQ 보통 표본공간의 모든 원소(=[[결과,outcome]]) 중에서 특정한 [[조건,condition]]을 만족하는 것을 뽑은 부분집합?''
       "사건이 발생했다" ⇔ "실험의 [[결과,outcome]] ζ가 사건(집합)에 속한다, 즉 ζ ∈ E"
       [[결과,outcome]]와 비슷한데 정확한 관계가....?
        [[결과,outcome]]는 집합이 아닌 원소인가?
• 시행,trial
        둘 중 한 쪽의 시행결과([[결과,outcome]])가 다른 시행결과와 관련이 없을 때, i.e. 확률에 서로 영향을 끼치지 않으면, 서로 독립?
• 엔트로피,entropy
       [[확률변수,random_variable]]의 '''엔트로피'''는, the average level of '정보', '놀라움', or '불확실성' inherent in the variable's possible [[결과,outcome]]s.
       with possible [[결과,outcome]]s $x_1,\cdots,x_n,$
• 이산확률변수,discrete_random_variable
       [[확률변수,random_variable]] $X$ 는 [[결과,outcome]] $\zeta$ 를 실수 $X(\zeta)$ 로 [[사상,map]]하는 [[함수,function]].
• 이항분포,binomial_distribution
       [[결과,outcome]]가 2가지. (3가지 이상일 때는 [[다항분포,multinomial_distribution]] 참조)
• 정보,information
       the '''self-information''' of measuring $X$ as [[결과,outcome]] $x$ is defined as
       정보의 핵심 [[측도,measure]]는 [[엔트로피,entropy]]. 이것은 [[불확실성,uncertainty]], [[확률변수,random_variable]] 값, [[확률과정,random_process]]의 [[결과,outcome]]에 관련.
• 정보및부호화이론,information_and_coding_theory
       outcome([[결과,outcome]])이 백프로 확실한 것은 정보가 없음. no information.
       ([[결과,outcome]]의 [[확률분포,probability_distribution]] 및 [[평균,mean,average]]을 활용)
• 집합,set
       [[표본공간,sample_space]]은 [[확률실험,random_experiment]] [[결과,outcome]] 집합
• 집합과_확률,set_and_probability
       ||[[결과,outcome]] (individual outcome) ζ ||원소 element ||
• 체,field
       [[결과,outcome]]들의 집합인 [[표본공간,sample_space]]을 entire real line $\mathbb{R}$ 로 잡기에 너무 큰 경우, all events of practical interest를 포함한 더 작은 class를 잡는다. 이것을 Borel field $\mathcal{B}$ 이라 한다.
• 통계,statistics
       [[표본공간,sample_space]]: 랜덤 현상의 모든 가능한 [[결과,outcome]]의 집합
• 표본공간,sample_space
       [[확률실험,random_experiment]]에서 발생 가능한 모든 [[결과,outcome]]들의 [[집합,set]]
       '''표본공간'''의 원소나 한 점은 [[결과,outcome]].
• 확률,probability
       Ω : the [[집합,set|set]] of all [[결과,outcome|outcome]]s (=[[표본공간,sample_space|sample space]])
• 확률공간,probability_space
        * Ω : [[표본공간,sample_space]] : set of all possible outcomes (모든 가능한 [[결과,outcome]]의 [[집합,set]])
• 확률및랜덤프로세스
       [[결과,outcome]]
• 확률변수,random_variable
       표본공간 S 내의 각 [[결과,outcome]] ζ를 실수 X(ζ)로 대응시키는 [[함수,function]].
       Key Point. A '''random variable''' $X$ is a [[함수,function|function]] that maps each [[결과,outcome|outcome]] $x$ of an [[확률실험,random_experiment|experiment]] (e.g. a coin flip) to a number $X(x),$ which is the outcome value of $x.$
• 확률실험,random_experiment
       '''실험'''(experiment)의 결과를 outcome이라 함. ([[결과,outcome]])
        $S$ : [[표본공간,sample_space]], set of all possible outcomes([[결과,outcome]])
       모든 가능한 '''시행''' [[결과,outcome]]를 모은 [[집합,set]]은 [[표본공간,sample_space]].
       [[결과,outcome]]: a result of a '''random experiment'''.
        * [[확률실험,random_experiment]] - 동일한 조건으로 실험해도 다른(?) 미리 알 수 없는(?) [[예측,prediction]]할 수 없는? [[결과,result]]([[결과,outcome]])? 정확히 CHK
• 확률질량함수,probability_mass_function,PMF
       에 대해, 각각의 [[결과,outcome]]가 나올 [[확률,probability]]

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