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확률과 통계를 배우다 보면
어느 순간 머리를 싸매게 되는 말이 있습니다.
“이산수와 연속수는 구분해서 생각해야 해요.”
이 말이 주는 낯섦과 압박감…
그 느낌, 너무 잘 압니다. 😓
그래서 오늘은 그 어렵다는
이산수(Discrete Data)와 연속수(Continuous Data)에 대해
아주 쉬운 말로, 일상 속 예시로 풀어보겠습니다.
1️⃣ 이산수란? 셀 수 있는 수
이산수는 말 그대로 '또렷이 셀 수 있는 수'입니다.
하나, 둘, 셋… 셀 수 있으면 이산수입니다.
예시:
- 사탕 몇 개? → 🍬 셀 수 있음 → 이산수
- 반에 있는 학생 수? → 👦👧 셀 수 있음 → 이산수
- 동전을 던져 앞면이 나올 확률? → 가능성 셋(앞, 뒤, 없음) → 이산수
- 시험 점수(100점 만점, 1점 단위)? → 점수 단위가 나뉘어 있음 → 이산수
기억 포인트: 셀 수 있으면 이산수! 단위가 ‘똑’ 끊어져 있음!
2️⃣ 연속수란? 재야 하는 수
연속수는 셀 수 없습니다.
무한히 많기 때문이에요.
이건 ‘재는 수’, 즉 측정치입니다.
예시:
- 키 몇 cm? → 📏 재야 함 → 연속수
- 몸무게 몇 kg? → ⚖️ 재야 함 → 연속수
- 시간, 온도, 거리 → 다 재야 함 → 연속수
- 수면 시간 7.25시간 → 7시간 15분 → 연속수
기억 포인트: 재야 하고, 소수점이 나올 수 있으면 연속수!
🔁 왜 헷갈릴까?
둘의 차이는 분명한데도, 학생들이 헷갈리는 이유는
문제 풀이 방식이 달라지기 때문입니다.
- 이산수는 보통 표(table)로 정리합니다.
ex) 도수분포표 - 연속수는 보통 그래프(graph)로 표현합니다.
ex) 히스토그램, 도수분포다각형
하지만!
계산하는 건 똑같습니다.
평균도, 표준편차도, 분산도
이산수나 연속수나 공식은 그대로입니다.
그냥 표현 방식만 다를 뿐이에요!
🧠 비유로 쉽게 정리하자면…
구분 이산수 연속수
핵심 개념 | 셀 수 있는 수 | 재야 하는 수 |
예시 | 사탕 개수, 사람 수, 문제 개수 등 | 키, 몸무게, 시간, 온도, 거리 등 |
단위 | 딱딱 끊어짐 (정수 단위) | 소수점 가능 (연속된 수) |
표현 방식 | 표와 막대그래프 | 그래프와 곡선 |
기억법 | “하나, 둘, 셋” | “몇 cm, 몇 kg, 몇 시간” |
📊 확률과 통계에서 이산수와 연속수는 이렇게 쓰여요!
구분 이산수 (Discrete Data) 연속수 (Continuous Data)
정의 | 셀 수 있는 수, 명확히 구분되는 단위 | 무한히 나뉠 수 있는 수, 재는 수 |
주로 다루는 예 | 사탕 개수, 사람 수, 주사위 눈금, 문제 개수 | 키, 몸무게, 온도, 거리, 시간 |
확률에서의 예 | - 동전 앞/뒤 확률 - 주사위에서 3이 나올 확률 |
- 특정 온도 범위에 속할 확률 - 평균 수면시간 이상일 확률 |
확률 표현 방식 | 경우의 수 계산 → 정해진 값들의 비율 | 확률 밀도 함수 → 곡선 아래 면적 |
통계에서의 예 | - 반 학생 수 통계 - 문제 정답 개수 평균 |
- 학생들의 키 평균 - 체온의 분산 |
통계 표현 방식 | 막대그래프, 도수분포표 | 히스토그램, 정규분포곡선, 도수분포다각형 |
대표 성질 | 뚝뚝 끊긴다 (간격이 있다) | 연속되어 흐른다 (소수 가능) |
🔑 한 문장 요약!
- 이산수는 “하나 둘 셋” 셀 수 있고 → 확률은 경우의 수, 통계는 표로
- 연속수는 “몇 cm, 몇 kg” 재야 하고 → 확률은 면적, 통계는 곡선
✍️ 마무리하며 – 이산수와 연속수, 나누기보다 연결이 먼저
이산수와 연속수는 ‘구분하라’고 배웠지만,
사실은 연결해서 생각해야 할 개념입니다.
- 어떤 수가 이산수인지 연속수인지 이해하면,
- 그에 맞는 표현 방식만 선택하면 되죠.
두 수의 차이를 아는 순간,
확률과 통계의 대부분이 무섭지 않게 느껴질 거예요.
그러니 다음에 통계 문제를 보게 된다면,
스스로에게 이렇게 물어보세요:
“이건 셀 수 있는 수일까, 재야 하는 수일까?”
그 한 문장이 여러분을
이산수-연속수 헷갈림의 늪에서 구해줄 열쇠가 될 거예요. 😊
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