메타코드 통계 기초의 모든 것 2강_통계량(2)

메타코드 통계 기초의 모든 것 2강(2)

해당 강의는 메타코드 기업에서 후원을 받아 수강한 뒤 해당 강의에 대해 수강한 뒤 제가 공부하여 정리하여 여러분들에게 제공해드리는 것 입니다.

이번 시간에는 예제를 중점적으로 한번 다루어 보도록 하겠습니다.

확률과 확률변수: 조건부확률

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이번에는 조건부 확률에 대해 다루어 보겠습니다.

어떠한 한 사건이 일어나지는 않았지만 일어날 것을 전제로 다른 사건이 일어날 확률을 계산 해보는 것 입니다.

여기서 어떠한 한 사건이 일어날 것을 전제로 한다는게 어떤 의미일까요?

표본공간이 변화되었다는 의미죠 왜냐하면, 어떠한 한 사건이 일어난 상황에서 다른 사건이 일어날 확률을 찾는 것이기 때문에 표본 공간이 어떠한 한 사건이 일어난 상황으로 변화가 된 것 입니다.

먼저 B가 일어났을 때 A가 일어날 확률 입니다.

그럼 사건 B가 무조건 일어난 상황에서 사건 A가 일어날 확률이기 때문에 우리는 P(A

B)라고 표현을 할 수 있겠죠.

그 다음 A가 일어났을 때 B가 일어날 확률 이기 때문에 사건 A가 무조건 일어난 상황에서 사건 B가 일어날 확률이기 때문에 우리는 P(B

A)라고 표현할 수 있습니다.

그리고 각 확률에 대한 설명은 아래 사진으로 대체하도록 하겠습니다.

우리가 사고가 나는 사건을 C라고 표현하였을 때 전체적인 사고 나는 사건을 초록색 원으로 위와 같이 표현할 수 있습니다.

그리고 나머지는 위 사진으로 수식으로 설명이 가능하니 생략하겠습니다.