개발자를 위한 필수 수학

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개발자를 위한 필수 수학

주사위를 굴려

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가 나올 결과를 예측한다고 생각해보세요. 순수한 확률적 사고방식으로 문제

에 접근하면 단순히 주사위에는

6

개의 면이 있다고 말할 수 있습니다. 각 면의 확률이 똑같다

고 가정하면

4

가 나올 확률은

1

/

6

, 즉

16

.

666

%입니다.

하지만 열성적인 통계학자는 다음과 말할 것입니다. “아니요! 데이터를 얻으려면 주사위를 굴

려야 합니다. 주사위를

30

번 이상 굴릴 수 있고 더 많이 굴릴수록 더 좋은 결과를 얻을 수 있다

면 그렇게 해야 합니다. 그래야만

4

가 나올 확률을 결정하기 위한 데이터를 확보할 수 있습니

다.” 주사위가 공평하다고 가정하면 이 접근 방식이 어리석은 것처럼 보일 수 있지만, 그렇지

않다면 어떨까요? 이런 경우 데이터를 수집하는 것이

4

가 나올 확률을 알아낼 수 있는 유일한

방법입니다.

3

장에서 가설 검정에 대해 더 자세히 이야기하겠습니다.

2.2

확률 계산

주변 확률

marginal

probability

이라 부르는 사건

P

(

X

)의 단일 확률을 다룰 때의 확률 개념은 앞서 설

명한 것처럼 매우 간단합니다. 하지만 서로 다른 사건의 확률을 결합하기 시작하면 직관적으로

이해하기 어렵습니다.

2.2.1

결합 확률

공정한 동전과

6

면으로 구성된 공정한 주사위가 있다고 가정해봅시다. 동전 앞면과 주사위 눈

이

6

이 나올 확률을 구하고 싶습니다. 이는 두 개의 사건에 대한 개별 확률이지만, 두 사건이

함께 발생할 확률을 구하려고 합니다. 이를

결합 확률

joint

probability

이라고 ...