무작위성
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무작위성(無作爲性)은 어떠한 사건에 특정한 패턴이 없거나 실제로 예측이 불가능한 경우를 뜻한다.[1] 일상에서는 동전 던지기와 같은 기본 사건에서 복잡하게 얽혀 있는 복합적인 사건에 이르기까지 참가자의 의지가 결과에 반영되지 않으며 그 결과를 미리 예측할 수 없는 경우를 무작위 사건이라고 한다.[2]:20-25, 38-45 참가자의 의지가 개입할 수 없다는 점 때문에 임의성(任意性)이라고도 한다.[3]
하나의 사건이 무작위적이라는 것이 그 사건이 일어날 가능성마저 예측하지 못한다는 뜻은 아니다. 동전 던지기의 경우 다음번 나타날 사건이 앞면인지 뒷면인지 예측할 수 없지만, 무수히 많은 실행을 반복하면 앞면과 뒷면이 나타날 확률은 각각 1⁄2 임을 알 수 있다. 이와 같이 확률 분포를 알고 있다면 사건이 일어날 빈도를 계산할 수 있다. 정육면체 주사위 두 개를 동시에 던져 나타난 눈의 합계를 샘한다면 두 눈의 합이 7인 경우는 4인 경우보다 두 배 더 자주 발생한다.[4] 즉 각각의 사건이 무작위적이라고 하더라도 그 사건이 일어날 확률마저 마구잡이로 변하지는 않다. 이런 의미에서 무작위성은 단순한 마구잡이가 아니라 실행되는 사건의 불확실성을 나타내는 척도를 의미하며 확률이나 통계의 기초적인 요소로 사용된다.
확률론에서 확률은 모든 사건이 일어날 경우를 원소로 하는 집합인 확률 공간에서 특정 사건이 일어나는 함수인 확률 변수를 통해 사상되는 치역으로 다루어지며[5] 이러한 확률의 계산은 각각의 사건이 무작위성을 띤다는 전제에서 출발한다. 1600년대에 갈릴레오 갈릴레이는 주사위의 각 면이 동일한 확률 분포를 가져야만 균등한 결과를 가져올 수 있다는 점을 밝혔다.[2]:57
통계학에서는 무작위적으로 일어나는 사건들이라고 할지라도 각각의 사건이 일어나는 확률 분포가 다르다는 점을 여러 통계 요소에 응용하고 있다. 충분히 많은 사건들의 집합의 경우 그것을 연속으로 파악할 수 있으며 이 경우 정규분포와 같은 연속적인 확률 분포를 보인다.[6] 각종 통계를 이용하는 학술 연구는 연구 대상에 대한 연구자의 개입을 최소화하기 위해 표본을 무작위화한 데이터를 이용한다.[7] 난수발생기를 통한 난수의 생성은 무작위화의 기초적인 기법 가운데 하나이다.