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◼︎ 확률
- 전체 중에서 나온 비율
- 0~1 사이의 값
- 확률의 합 = 1
◼︎ 확률 실험(E)
다음 3가지를 만족
1) 결과는 알 수 없음
2) 결과로 나타날 수 있는 가능한 경우들은 알고 있음
3) 동일한 실험을 반복할 수 있음
◼︎ 표본공간(S)
확률실험으로 출현 가능한 모든 결과들의 모임
S = {H, T} 동전 던지기
◼︎ 사건
표본공간의 각 원소들의 부분집합 ex) {H}, {T}
사건의 연산 : 합사건, 곱사건, 여사건, 배반사건, 독립사건
배반사건 : 두 사건이 겹치는 부분이 없는 즉, 동시에 발생하지 않는 사건 (여사건 X)
독립사건 : 두 사건이 서로의 발생에 영향을 끼치지 않는 사건
◼︎ 베이즈 정리 (Bayes' theorem)
0) 베이즈 정리 공식
1) 조건부 확률
A가 발생한 상황하에서 B가 발생할 확률 P(B|A)
2) 베이즈 정리(=사후확률)
사전확률과 조건부확률을 알면 사후확률 구할 수 있음 (조건부공식에서 나옴)
3) 사전확률(prior probability)
사건의 B의 원인을 제공하는 확률 P(A)
4) 사후확률(posterior probability)
사건 B가 발생한 이후의 확률 P(A|B)