728x90 반응형 인공지능학/확률 및 통계9 [확률 및 통계] 3. 조건부 확률과 독립성 확률 및 통계 기초 이해하기: 조건부 확률과 독립성 확률과 통계는 다양한 분야에서 활용되는 중요한 도구입니다. 이번 글에서는 조건부 확률과 독립성에 대해 알아보겠습니다. 조건부 확률의 정의와 예제를 통해 기본 개념을 이해하고, 두 사건의 독립성과 종속성에 대해 살펴보겠습니다. 1. 조건부 확률조건부 확률은 어떤 사건이 일어났다는 조건하에 다른 사건이 일어날 확률을 의미합니다. 이는 사건들이 서로 관련이 있는 경우에 중요한 개념입니다. 조건부 확률의 정의사건 B가 주어졌을 때, 사건 A의 조건부 확률은 다음과 같이 정의됩니다.여기서, P(A∩B)는 A와 B가 동시에 일어날 확률이며, P(B)는 사건 B가 일어날 확률입니다. 단, P(B) > 0이어야 합니다.예제: 조건부 확률한 기업에서 임직원들을 대상.. 2024. 6. 15. [확률 및 통계] 2. 확률의 정의와 법칙 확률 및 통계 기초 이해하기: 확률의 정의와 법칙 확률과 통계는 다양한 분야에서 활용되는 중요한 도구입니다. 이번 글에서는 확률의 기본 정의와 법칙에 대해 알아보겠습니다. 확률의 공리적 정의와 균일 확률을 통해 기본 개념을 이해하고, 합의 법칙, 곱의 법칙, 여사건의 확률 법칙을 통해 확률 계산의 기초를 다져보겠습니다. 1. 확률의 기본 정의확률의 공리적 정의확률의 공리적 정의는 다음 세 가지 기본 공리에 기반합니다.비음성성 (Non-negativity): 모든 사건 A에 대해, 그 사건의 확률 P(A)는 0 이상입니다. 0 ≤ P(A)전체 확률 (Total Probability): 표본 공간 S의 확률은 1입니다. P(S) = 1가법성 (Additivity): 서로 배반적인 (동시에 일어날 수 없는).. 2024. 6. 15. [확률 및 통계] 1. 기본 개념 이해 확률 및 통계 기초 이해하기: 경우의 수, 순열과 조합, 사건과 표본 공간 확률과 통계는 다양한 분야에서 활용되는 중요한 도구입니다. 확률의 기본 개념을 이해하는 것은 복잡한 통계 분석의 기초가 됩니다. 이번 글에서는 경우의 수, 순열과 조합, 사건과 표본 공간에 대해 알아보겠습니다. 1. 경우의 수, 순열과 조합경우의 수는 어떤 일이 일어날 수 있는 가능한 모든 방법의 수를 의미합니다. 이는 확률 계산의 기본 개념 중 하나로, 모든 가능한 경우를 세는 것이 기본입니다.예제: 경우의 수하나의 주사위를 던질 때 나올 수 있는 눈의 경우의 수는 6입니다. 이는 주사위가 1부터 6까지의 숫자를 갖기 때문입니다. 순열 (Permutation)순열은 서로 다른 n개의 물건 중에서 r개를 택하여 일렬로 나열하는.. 2024. 6. 14. 이전 1 2 다음 728x90 반응형
