경영통계학 ) 확률변수의 기대치와 변수의 개념을 사례를 들어 설명하시오

목차

1. 서론
2. 본론
3. 결론
4. 출처 및 참고문헌

본문내용

기업은 판단을 결정할 때 사전 데이터의 변수를 통해 기대치 및 분산 수치를 통해 긍정적인 효과를 산출할 수 있는 판단을 하곤 한다. 기대치란 일반적으로 사용되는 재무 개념이다. 금융에서, 미래에 투자의 기대 가치를 나타낸다. 가능한 시나리오의 확률을 결정함으로써 시나리오의 기대가치를 결정할 수 있다. 이 개념은 기대수익 개념과 직결되기 때문에 시나리오 분석 또는 미래의 어느 시점에 투자자산에 대한 기대가치와 함께 자주 사용된다. 통계 및 확률 분석에서 기대값은 가능한 각 결과에 각 결과가 발생할 가능성을 곱한 다음 모든 값을 합산하여 계산된다. 데이터와 확률에 따라 달라질 수 있으며 한 시나리오 내에서 발생할 수 있는 사건에 대한 평균을 산출한다. 그에 반해 분산은 변수가 기대되는 값과 얼마나 다른지 나타낸다. 분산은 변동성의 측도로 평균으로부터 편차의 제곱 평균을 구하여 계산된다. 분산은 데이터 집합의 산포 정도를 나타내며, 데이터가 더 많이 분산될수록 평균에 대한 분산이 더 커지게 된다. 이로 기업은 투자 측면에서 투자의 리스크가 어느 정도인지, 수익성이 있을지를 보기 위해 이견을 사용한다. 분산은 또한 최상의 자산 할당을 달성하기 위해 포트폴리오 내 각 자산의 상대적 성과를 비교하는 데 사용된다.

참고 자료

문상원. 경영분석을 위한 기초통계. 서울: KNOU Press, 2016.