๐Ÿ“Š ์กฐ๊ฑด๋ถ€ ํ™•๋ฅ  (Conditional Probability)

์กฐ๋™ํ˜„ยท2023๋…„ 11์›” 21์ผ
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[ํ•™์Šต] ํ™•๋ฅ ๊ณผ ํ†ต๊ณ„

๋ชฉ๋ก ๋ณด๊ธฐ
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1. ์กฐ๊ฑด๋ถ€ ํ™•๋ฅ ์ด๋ž€?


ย ์กฐ๊ฑด๋ถ€ ํ™•๋ฅ ์€ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์ด ์ •์˜๋‚ด๋ฆด ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์กฐ๊ฑด๋ถ€ ํ™•๋ฅ  : ํ•œ ์‚ฌ๊ฑด์ด ๋ฐœ์ƒํ–ˆ๋‹ค๋Š” ๊ฐ€์ • ํ•˜์—, ๋‹ค๋ฅธ ์‚ฌ๊ฑด์ด ๋ฐœ์ƒํ•  ํ™•๋ฅ 

ย ์ด๋ฅผ ๊ณต์‹ํ™”ํ•˜์˜€์„ ๋•Œ, ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์ด ์ •์˜ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

ํ•œ ์‚ฌ๊ฑด A๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ–ˆ๋‹ค๋Š” ์ „์ œ ํ•˜์—, ๋‹ค๋ฅธ ์‚ฌ๊ฑด B๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ•  ํ™•๋ฅ ์„ '์กฐ๊ฑด๋ถ€ ํ™•๋ฅ '์ด๋ผ๊ณ  ํ•œ๋‹ค.


ย ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ ์‰ฝ๊ฒŒ ๋ฒค๋‹ค์ด์–ด๊ทธ๋žจ์œผ๋กœ ํ™•์ธํ•ด๋ด…์‹œ๋‹ค.

ย ๋จผ์ € ์‚ฌ๊ฑด A๊ฐ€ ๋จผ์ € ๋ฐœ์ƒํ•ด์•ผ ํ•˜๋ฏ€๋กœ a, b์˜์—ญ์ด ์ „์ œ๊ฐ€ ๋˜๊ฒ ์ฃ ? ์ดํ›„, ์‚ฌ๊ฑด B๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ•˜๊ฒŒ ๋˜๋ฉด ์‚ฌ๊ฑด A์™€ ์‚ฌ๊ฑด B์˜ ๊ต์ง‘ํ•ฉ(AโˆฉB) ๋ถ€๋ถ„์ธ b ์˜์—ญ์ด ๋ฐœ์ƒํ•˜๊ฒŒ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฒฐ๊ณผ์ ์œผ๋กœ ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์ด ๋‚˜ํƒ€๋‚ผ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.


ย ์กฐ๊ฑด๋ถ€ ํ™•๋ฅ ์˜ ํŠน์ง• ์ค‘ ์–ด๋–ค ์‚ฌ๊ฑด์ด ๋จผ์ € ๋ฐœ์ƒํ•˜๋Š๋ƒ์— ๋”ฐ๋ผ ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ€ ๋‹ฌ๋ผ์ง‘๋‹ˆ๋‹ค.





2. ์กฐ๊ฑด๋ถ€ ํ™•๋ฅ  ์‹ค์Šต


1) ๋ฐ”๋‘‘๋Œ ๋ฝ‘๊ธฐ

  • ๋ฌธ์ œ
    ํฐ๊ณต 3๊ฐœ์™€ ๊ฒ€์€๊ณต 2๊ฐœ๊ฐ€ ๋“ค์–ด์žˆ๋Š” ์ฃผ๋จธ๋‹ˆ๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค.
    ํ•˜๋‚˜์”ฉ ์ฐจ๋ก€๋Œ€๋กœ ๋‘ ๊ฐœ์˜ ๊ณต์„ ๊บผ๋‚ด๋Š” ๊ณผ์ •์—์„œ ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ ๊บผ๋‚ธ ๊ณต์ด ๊ฒ€์€์ƒ‰์ด์—ˆ์„ ๋•Œ,
    ๋‘ ๋ฒˆ์งธ ๊บผ๋‚ธ ๊ณต๋„ ๊ฒ€์€์ƒ‰์ผ ํ™•๋ฅ ์„ ๊ตฌํ•˜์—ฌ๋ผ.

ย ์œ„ ๋ฌธ์ œ์˜ ํ•ต์‹ฌ์€ ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ ๊บผ๋‚ธ ๊ณต์ด ๊ฒ€์€์ƒ‰์ด๋ผ๋Š” ์ „์ œ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ •๋ฆฌํ•ด๋ด…์‹œ๋‹ค.

  • ์ „์ œ = P(A) : ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ ๊บผ๋‚ธ ๊ณต์ด ๊ฒ€์€์ƒ‰
  • P(AโˆฉB) : ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ ๊บผ๋‚ธ ๊ณต์€ ๊ฒ€์€์ƒ‰, ๋‘ ๋ฒˆ์งธ ๊บผ๋‚ธ ๊ณต๋„ ๊ฒ€์€์ƒ‰

ย ์œ„์˜ ์กฐ๊ฑด์„ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ’€์–ด๋ด…์‹œ๋‹ค.

ย โ‘  ๋จผ์ € ์‚ฌ๊ฑด A์˜ ํ™•๋ฅ  P(A)์ž…๋‹ˆ๋‹ค.


ย โ‘ก ๋‹ค์Œ์€ ์‚ฌ๊ฑด A ๋ฐœ์ƒ ํ›„, ์‚ฌ๊ฑด B๊ฐ€ ์ผ์–ด๋‚˜๋Š” ์˜์—ญ์ธ ๊ต์‚ฌ๊ฑด(AโˆฉB)์˜ ํ™•๋ฅ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

โ‘ข ์‚ฌ๊ฑด A ๋ฐœ์ƒ ํ›„, ์‚ฌ๊ฑด B๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ•  ํ™•๋ฅ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.


2) ์•…๊ธฐ ๋ฝ‘๊ธฐ

ย ์œ„ ๋ฌธ์ œ๋Š” ์‚ฌ๊ฑด A(์ž„์˜๋กœ ๋ฝ‘์€ 3๋ช…์ด ๋ชจ๋‘ ์•…๊ธฐ๊ฐ€ ๊ฐ™์„ ๋•Œ)๋ฅผ ์œ„ํ•ด ๊ฐ ์•…๊ธฐ๋ณ„ ๊ฒฝ์šฐ๋ฅผ ๋ถ„๋ฆฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ •๋ฆฌํ•ด๋ด…์‹œ๋‹ค.


์ด๋ ‡๊ฒŒ ๋ฝ‘ํžŒ ์„ธ ๋ช…์ด ๋ชจ๋‘ ๊ฐ™์€ ์•…๊ธฐ๋ผ๋Š” ์ „์ œ ํ•˜์—, ์•…๊ธฐ๊ฐ€ ํ”ผ์•„๋…ธ์ด๊ฑฐ๋‚˜ ์ฒผ๋กœ์ผ ํ™•๋ฅ ์„ ๊ตฌํ•ด์•ผ ํ•˜๋ฏ€๋กœ,





๐Ÿ’ก ์ •๋ฆฌ


  1. ์–ด๋–ค ํ•œ ์‚ฌ๊ฑด A๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ–ˆ๋‹ค๋Š” ์ „์ œ ํ•˜์—, ์‚ฌ๊ฑด B๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ•  ํ™•๋ฅ ์„ '์กฐ๊ฑด๋ถ€ ํ™•๋ฅ '์ด๋ผ ํ•œ๋‹ค.


  2. ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ ์กฐ๊ฑด๋ถ€ ํ™•๋ฅ ์€ ๋จผ์ € ๋ฐœ์ƒํ•œ ์‚ฌ๊ฑด์ด ๋ฌด์—‡์ด๋ƒ์— ๋”ฐ๋ผ ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ€ ๋‹ฌ๋ผ์ง„๋‹ค. P(A|B)โ‰ P(B|A)

์ฐธ๊ณ  ์ž๋ฃŒ

profile
๋ฐ์ดํ„ฐ ์‚ฌ์ด์–ธํ‹ฐ์ŠคํŠธ๋ฅผ ๋ชฉํ‘œ๋กœ ํ•˜๋Š” ๊ฐœ๋ฐœ์ž

0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€

๊ด€๋ จ ์ฑ„์šฉ ์ •๋ณด