가중 랜덤 추첨

결과

어떻게 계산하나요

가중 랜덤 추첨은 옵션마다 다른 비중을 두어 추첨하는 방식입니다. 가중치는 상대값이라 합이 100 이든 6 이든 결과 분포는 같습니다.

P(옵션 i) = 가중치ᵢ ÷ Σ 가중치
난수 r ∈ [0, W) 생성 → 누적 가중치 구간 매칭

예: 짜장면 3, 짬뽕 2, 볶음밥 1, 탕수육 1 → W = 7. 짜장면 확률 3/7 ≈ 42.86%, 탕수육 1/7 ≈ 14.29%. 누적 분포 0~3 짜장면, 3~5 짬뽕, 5~6 볶음밥, 6~7 탕수육 구간.

자주 쓰는 가중치 패턴

상황	가중치 예시	해석
균등 추첨	모두 1	1/N 균등 확률
약간 편향	3 : 2 : 1	50% : 33% : 17%
강한 편향	10 : 1	91% : 9%
임시 제외	이름:0	이번 추첨에서만 제외

가중 추첨 활용 분야

• 점심 메뉴 결정 — 자주 가는 곳은 가중치 높게, 가끔 가는 곳은 낮게
• 당직·역할 분배 — 최근 당직자 가중치 낮춰 균형 유지
• 이벤트 경품 — 1등 가중치 1, 꽝 가중치 99 같은 식으로 확률 설계
• A/B 테스트 트래픽 분배 — 90:10, 50:50 등 비율 시뮬

한계와 주의

• 의사난수 — Math.random() 은 보안용이 아닙니다. 현금·고가품 추첨처럼 검증이 필요한 경우 시드값과 결과 로그를 남기는 별도 도구를 권장합니다.
• 복원 추첨 — 본 도구는 매번 독립적으로 뽑아 같은 옵션이 여러 번 나올 수 있습니다. 중복 없는 N명 추첨이 목적이면 1회씩 뽑고 결과를 옵션에서 제거 후 다시 실행하세요.
• 음수·NaN 가중치 — 0 미만 또는 숫자가 아닌 가중치는 자동 제외 (유효 옵션 수에 미반영).
• 가중치 모두 0 — 합이 0 이면 추첨 불가. 1 이상의 가중치를 최소 한 개 이상 두세요.
• 표본이 적은 추첨 — 1~5회 추첨은 가중치 비율이 결과에 그대로 반영되지 않을 수 있습니다 (확률은 장기 비율).

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