클래스: 통계의 기초 2: 확률

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앞면인지 뒷면인지 비가 올지 안 올지 이런 것은 비교적 단순한 확률이죠. 우리는 확률을 계산하고 단일 사건을 관찰하고 간단한 결과를 얻어요. 모든 것이 단순하지만 인생은 더 복잡합니다. 우리는 매일 여러 사건을 관찰하고 고려해요. 축구 경기를 생각해보죠. 팀은 이기거나 질 수 있습니다. 플레이어는 골을 넣을 수도 넣지 못할 수도 있습니다. 두 사건 모두 고유한 개별 확률이 있어요. 하지만 팀의 승리와 이 선수의 득점 성공 여부가 관련이 있을까요? 여기 또 다른 예가 있습니다. 이 두 통계를 고려해보세요. 첫째, 10,000명 중 1명은 특정 희귀 질환에 걸립니다. 둘째, 질병 확인에 사용되는 테스트는 그때 98%만 정확해요. 만약 누군가가 질병에 걸렸다는 양성 판정을 받는다면 테스트의 정확도가 98%이니 결과가 잘못되었을 수도 있습니다. 양성 판정이 틀릴 확률은 어떻게 알 수 있을까요? 하나 더. 20명의 대학원생 중 4명만이 Microsoft에 면접 기회를 얻습니다. Mohan과 Lily는 친구입니다. 둘 다 면접을 보고 싶죠. 가능한 면접 자리 4개 중 하나를 얻을 확률은 얼마일까요? Mohan이 첫 면접 대상으로 선택되었다고 가정해보죠. 이제 Lily가 남은 면접 자리 3개 중 하나를 얻을 확률은 얼마죠? 이 세 가지 시나리오 모두 여러 사건을 포함하고 세 가지에는 모두 서로 다른 확률 논리가 필요해요. 몇몇 상황에는 새로운 확률 도구가 몇 가지 있습니다. 이 장에서는 다중 사건 확률을 설명합니다. 조건부 확률, 종속사건 대 독립사건과 같은 개념 그리고 확률 트리와 베이즈 정리를 살펴보겠습니다. 다중 사건 시나리오 관리에 둘 모두 유용합니다.

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