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확률 이해하기

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확률은 흥미로운 이야기를 들려줄 수 있는 통계의 또 다른 영역입니다. 확률은 어떤 일이 일어날 확률입니다. 가능한 결과를 측정하는 것입니다. 동전을 던지면 확률은 동전이 한쪽으로 나올지 다른 쪽으로 나올지 예측합니다. 확률의 통계적 측면은 확률 분포에 중점을 둡니다. 6면체 주사위를 던지면 가능한 결과가 6개 있다는 뜻입니다. 어떤 숫자가 나올 가능성은 6분의 1이라는 뜻입니다. 즉, 주사위를 던질 때마다 즉, 주사위를 던질 때마다 특정 숫자가 나올 확률이 약 17%입니다. 확률은 일련의 사건을 보여줄 수도 있습니다. 같은 숫자가 연속으로 두 번 나올 확률을 표시하고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 음, 그것은 17 %의 17 % 또는 대략 3 %입니다. 주사위 게임을 하고 있다면 그것은 매우 낮은 확률입니다. 데이터 사이언스 팀은 확실히 확률을 가지고 작업하기를 원할 것입니다. 예측 분석의 핵심 부분입니다. 고객이 한 가지 일을 다른 일보다 더 많이 할 가능성을 파악하는 데 도움이 됩니다. 누군가가 임상 시험에 참여할 가능성을 예측하려는 생명 공학 회사에서 일한 적이 있습니다. 사람들을 임상 시험에 참여시키는 것은 까다로운 일입니다. 특정 수의 진료소가 있으며 비어 있어도 유지하고 운영하는 데 많은 비용이 듭니다. 채워지지 않으면 회사는 수익을 잃습니다. 데이터 과학을 사용하여 몇 가지 흥미로운 질문을 던집니다. 사람들이 임상 시험에 참여하지 못하게 하는 것은 무엇입니까? 누군가가 참여할 확률을 감소시킬 수 있는 많은 것들이 있다는 것이 밝혀졌습니다. 사람들이 전날 밤에 식사를 할 수 없다면 참여 가능성이 30% 낮을 수 있습니다. 또한 혈액 검사와 바늘이 있는 경우 참여 가능성이 20% 낮을 수 있습니다. 결과의 정확성에 대해 사람들이 참여할 확률의 균형을 맞춰야 합니다. 약물 시험을 했고 타액이나 혈액 검사를 사용하여 그 효과를 확인했다고 가정해 봅시다. 혈액 검사는 정확할 확률이 10% 더 높았습니다…

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