---
category: [[Psychology|Psychology]] & [[Behavior|Behavior]]
status: Final
converted_at: 2026-04-28
---

# 대수의 법칙(Law of Large Numbers)

## 📌 Brief Summary
대수의 법칙(Law of Large Numbers)은 수많은 시도로부터 얻은 결과의 평균이 기댓값에 가까워져야 하며, 시도 횟수가 많아질수록 기댓값에 더욱 근접하게 된다는 수학적 원리입니다 [1]. 성공적인 게임 경제 설계에 있어서 이 법칙은 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)의 기반이 됩니다 [1]. 이를 통해 게임 기획자들은 단순한 확률 계산을 넘어, 실제 플레이어 기반이 유발하는 변동성을 고려하여 보다 정확한 예측 결과를 얻을 수 있습니다 [2].

## 📖 Core Content
* **단순 평균 및 확률의 한계 극복**: 실제 플레이어들은 개인적인 선호도나 역할놀이의 선택, 편향성 등으로 인해 게임 메커니즘과 수학적으로 최적화된 패턴으로 상호작용하지 않습니다 [3]. 따라서 무작위성(randomness)이 결여된 단순한 수학적 평균은 플레이어의 행동을 예측하는 데 실패하는 경우가 많습니다 [3].
* **무작위성의 반영과 시뮬레이션의 정확도 향상**: 대수의 법칙과 몬테카를로 시뮬레이션을 결합하면 시뮬레이션에 무작위성을 다시 추가하여 이러한 문제를 간단하게 해결할 수 있습니다 [3]. 대수의 법칙에 따라 매개변수에 대해 더 많은 시뮬레이션을 실행할수록 결과는 더욱 정확해집니다 [2]. 
* **장기적인 게임 밸런싱의 도구**: 이 법칙을 활용한 시뮬레이션은 실제 플레이어 기반이 도입하는 변동성을 설명할 수 있으므로, 단순한 확률론적 접근보다 훨씬 정확한 결과를 도출합니다 [2]. 이는 게임 디자이너가 장기간에 걸쳐 다양한 유형의 플레이어에 맞게 게임의 밸런스를 효과적으로 맞추고 경제 시스템의 구조적 무결성을 유지할 수 있도록 돕습니다 [2].

## 🔗 Knowledge Connections
- **Related Topics:** [[몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)|몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation]], 게임 경제 밸런싱(Game Economy Balancing), 게임 시뮬레이션(Game Simulation
- **Projects/Contexts:** [[마키네이션(Machinations.io) 시뮬레이션|Machinations.io]]
- **Contradictions/Notes:** 소스에 관련 정보에 대한 특별한 상충점은 존재하지 않습니다.

---
*Last updated: 2026-04-28*