Expectation = Expected value = Mean = Average = Arithmetic mean

모두 동일한 말이라고 생각하시면 됩니다.

만약 각 variable X인 1,2,3,4가 뽑힐 확률값이 모두 1/4로 같다면

스피너를 돌렸을때 우리는 아마도 이 정도 값은  나오지 않을까 하고 기대하는 값이 있을 겁니다.

그 값을 수학적으로는 각 variable과 그 variable이 뽑힐 확률의 곱들을 모두 합친 것으로 약속하는 것입니다.

즉 이 경우 mean(expected value)=1*(1/4)+2*(1/4)+3*(1/4)+4*(1/4)=10/4=2.5 로 계산하게 되는 것입니다.

그리고 Coefficient of determination을 구하는 방법은 학생이 이야기 했듯이 correlation coefficient를 제곱해서 계산합니다.

즉 correlation coefficient, r=0.8이라면 coefficient of detemination값은 r²=0.64가 됩니다.

이 값은 데이터들로 부터 best fitting된 model equation이 실제 데이터들을 얼마나 대표할수 있는가를 보여주는 tool로 쓰입니다. 이를 goodness of fitness라고 이야기하기도 합니다. 이 정도의 내용만 참고로 기억하셔도 충분합니다^^

열심히 공부하는 모습 응원합니다.