• 결과,outcome
       확률실험의 모든 '''결과'''를 모은 [[집합,set]]은 [[표본공간,sample_space]].
       [[표본공간,sample_space]]의 [[원소,element]]인 [[표본점,sample_point]]인 것인가?
       이 때 [[표본공간,sample_space]]: {H, T}
       가능한 모든 '''결과'''(outcome)의 [[집합,set]]은 [[표본공간,sample_space]].
       모든 '''outcome'''의 집합을 [[표본공간,sample_space]]라고 한다.
• 공간,space
        [[표본공간,sample_space]] (확률·통계) : 확률실험(random experiment)의 모든 결과(outcome)를 모은 집합
• 그리스문자,Greek_alphabet
       ||Ω ||ω ||omega ||[[각속도,angular_velocity]] ω, [[표본공간,sample_space]] Ω ||
• 기대값,expected_value
       (단, $S$ 는 [[표본공간,sample_space]])
• 베이즈_정리,Bayes_theorem
       그것들의 [[합집합,union]]이 [[표본공간,sample_space]] $S$ 라 하자. (i.e. 사건 하나는 반드시 일어난다.)
       [[표본공간,sample_space]] $S$ 의 [[분할,partition]]이
• 분할,partition
       [[표본공간,sample_space]] S를 n개의 부분집합 $A_1,A_2,\cdots,A_n$ 으로 나눌 때 다음 성질을 만족하면 '''분할'''
       이면, 사건 $A_1, \cdots, A_n$ 을 [[표본공간,sample_space]] $\Omega$ 의 분할이라 함
       [[표본공간,sample_space]] $S$ 의 [[부분집합,subset]]인 [[사건,event]]의 열 $A_1,A_2,\cdots,A_n$ 들이 다음 조건을 만족하면 $S$ '''의 분할'''이라고 함
• 사건,event
        [[확률실험,random_experiment]]에서, '''사건'''은 [[표본공간,sample_space]]의 [[부분집합,subset]].
        =S([[표본공간,sample_space]])
       [[표본공간,sample_space]](S)과 [[공집합,empty_set]](∅)은 임의의 사건 A와 독립임.
       // mklink [[표본공간,sample_space]] > finite_sample_space
       [[표본공간,sample_space]] S에 정의된 이산확률변수 X에 대해,
• 엔트로피,entropy
       [[이산확률변수,discrete_random_variable]] $X$ 의 [[표본공간,sample_space]]이 $\lbrace x_1,\cdots,x_n\rbrace$ 일 때 '''정보 엔트로피'''는
• 이산확률변수,discrete_random_variable
       [[표본공간,sample_space]] S={HHH, HHT, HTH, THH, TTH, THT, HTT, TTT} 이다.
• 전확률정리,total_probability_theorem
       [[표본공간,sample_space]] $S$ 가 상호 배반인 $\lbrace A_1,A_2,\cdots,A_N\rbrace$ 사건의 합으로 표현할 수 있다 가정한다. 즉
       [[표본공간,sample_space]] S의 [[분할,partition]]
• 조건부확률질량함수,conditional_probability_mass_function,conditional_PMF
       $X,Y$ 는 [[표본공간,sample_space]] $S$ 위의 두 [[이산확률변수,discrete_random_variable]]다. $\mathrm{P}(X=x)>0$ 일 때 $X=x$ 인 조건 하에서 '''왜?''' ....
• 집합과_확률,set_and_probability
       ||[[표본공간,sample_space]] (set of all outcomes) Ω ||전체집합 universal set U ||
• 통계,statistics
       [[표본공간,sample_space]]: 랜덤 현상의 모든 가능한 [[결과,outcome]]의 집합
• 표본,sample
       [[표본공간,sample_space]]
• 확률,probability
       [[표본공간,sample_space]]
       [[표본공간,sample_space]]: 실험에서 나올 수 있는 모든 결과들의 모임인 [[집합,set]] S
       Ω : the [[집합,set|set]] of all [[결과,outcome|outcome]]s (=[[표본공간,sample_space|sample space]])
       $S$ : [[표본공간,sample_space]]
       If ''S'' is the [[표본공간,sample_space|sample space]] and ''E'' is any event in a random experiment,
• 확률공간,probability_space
       [[표본공간,sample_space]] $\Omega$ 에 대하여 [[사건,event]]의 모임''(영어? collection family class 중 하나일텐데...)'' $\mathcal{F}$ 가 정의되고,
        * Ω : [[표본공간,sample_space]] : set of all possible outcomes (모든 가능한 [[결과,outcome]]의 [[집합,set]])
       tbw: [[표본공간,sample_space]]과 비교
• 확률및랜덤프로세스
       [[표본공간,sample_space]]
• 확률변수,random_variable
       [[표본공간,sample_space]]에서 정의된 실수 [[함수,function]]. $f:S\mapsto\mathbb{R}$
• 확률분포,probability_distribution
       [[사건,event]]([[표본공간,sample_space]]의 [[부분집합,subset]])의 [[확률,probability]]을 수학적으로 기술한 것.
• 확률실험,random_experiment
       '''실험'''으로 인해 발생하는 모든 outcome의 집합을 [[표본공간,sample_space]]이라 함.
        $S$ : [[표본공간,sample_space]], set of all possible outcomes([[결과,outcome]])
       모든 가능한 '''시행''' [[결과,outcome]]를 모은 [[집합,set]]은 [[표본공간,sample_space]].
       [[표본공간,sample_space]]: The set of all possible outcomes.

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