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[Peebles] 1. 확률 (2) 결합 확률과 조건 확률, 독립 사건, 혼합 실험, 베르누이 시행 이 글은 PEYTON Z. PEEBLES의 Probability, Random Variables and Random Signal Principles를 기반으로 작성되었습니다. 이번 포스트에서는 확률을 다루기에 앞서서 집합에 대한 내용을 다루고, 집합과 상대빈도를 적용한 확률 및 혼합 실험, 베르누이 시행에 대해서 알아보고자 한다. 1.4 결합 확률과 조건 확률결합 확률P(A∩B) = P(A) + P(B) - P(A∪B) ≤ P(A) + P(B)사건이 상호 배타적인 경우 : P(A∩B) = P(A) + P(B) 조건 확률P(A|B) = P(A∩B) / P(B)사건이 상호 배타적인 경우 : P(A|B) = 0조건 확률이 집합 공리를 만족한다는 사실은 다음에 의해 보여진다.Axiom 1 : P(A∩B), P(..
[Peebles] 1. 확률 (1) 집합의 정의, 집합 연산, 집합과 상대 빈도를 적용한 확률 이 글은 PEYTON Z. PEEBLES의 Probability, Random Variables and Random Signal Principles를 기반으로 작성되었습니다.이번 포스트에서는 확률을 다루기에 앞서서 집합에 대한 내용을 다루고, 집합과 상대빈도를 적용한 확률에 대해서 알아보고자 한다. 1.1 집합의 정의집합이란?집합(set) : 대상이나 객체의 모임(a collection of objects)대상(objects) : 집합의 원소(elements of the set)a가 집합 A의 원소이면 a ∈ A, 원소가 아니면 a ∉ A로 표기집합을 지정하는 방법 : 열거법(tabular method, ex: {1,2,3,4}), 규칙법(rule method, ex: { x | 0

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