고등수학 개념/확률과 통계

[확률과 통계]조건부 확률, 확률의 곱의 법칙, 확률의 독립과 종속 심화 개념

본수학 2024. 6. 10. 10:44
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조건부 확률, 확률의 곱의 법칙, 사건의 독립과 종속

오늘은 조건부 확률에 대해 알아보도록 하겠습니다.

조건부 확률이란 특정 조건이 주어졌을 때 어느 사건이 일어날 확률입니다.

영어로 Conditional Probability인데 왜 조건부 확률일까요?

일본어를 바로 번역해서 그렇습니다!

일본어로 条件付き確率(조건이 붙어있는 확률)인데 한자만 따와서 조건부 확률이라고 번역했습니다.

아시다시피 틀린말은 아니니까요?

목차

1. 조건부 확률

1.1 조건부 확률이란?

조건부 확률은 특정 조건이 있을 때 사건이 일어날 확률입니다.

조건부 확률의 정의

사건 \(A\)가 일어나면 전사건이 사건 \(A|\)로 축소된다. 이처럼 사건 \(A\).가 일어났을 때 사건 \(B\)가 일어날 확률을 조건부확률이라 하며 \(P_{A}(B)\) 또는 \(P(B|A)\)라 나타낸다.

우리는 평소에 조건부확률을 자주 사용하고 있습니다.

 

소개팅 했는데 남자친구 또는 여자친구 사귈 확률은?

3번 소개팅 했는데 남자친구 또는 여자친구 사귈 확률은?

 

두 예문의 차이는 전사건이 달라집니다. 

3번의 소개팅이 조건으로 들어오게 되죠.

하지만 결론적으로 확률은 0 아닌가요?주륵

 

1.2 \(P(B|A)\)의 계산

앞서 배운 조건부 확률은 어떻게 계산하면 되는지 알아보도록 하겠습니다.

 

\(P(B|A)\)

사건 \(A\)에 대해 \(n(A) \neq 0\), \(P(A) \neq 0\)일 때 \(P(B|A)\)를 다음과 같이 정의한다.

 

\( \begin{align}
\displaystyle P(B|A) & = \cfrac{n(A\cup B)}{n(A)} \\
& = \frac{P(A\cap B)}{P(A)}
\end{align} \)

 

2. 확률의 곱의 법칙

2.1 확률의 곱의 법칙

조건부 확률의 공식은 다음과 같이 변형가능합니다.

확률의 곱의 법칙

사건 \(A\), \(B\)에 대하여 \(P(A) \neq 0\), \(P(B) \neq 0\)이라 하자. 조건부 확률의 정의로부터 다음을 알 수 있다. \(P(A \cap B)=P(A)\cdot P(B|A)=P(B) \cdot P(A|B)\)

 

확률의 곱의 법칙은 영어로 Multipication Rule이라고 합니다.

단순히 보면 조건부 확률의 정의로부터 쉽게 알 수 있습니다만,

천천히 보면 금방 이해할 수 있습니다.

 

사건 \(A\)하고 \(B\)가 동시에 일어날 확률은 사건 \(A\)가 일어났을 때 사건\(B\)가 일어날 확률과 사건 \(A\)가 일어날 확률의 곱 또는 사건 \(B\)가 일어났을 때 사건\(A\)가 일어날 확률과 사건 \(B\)가 일어날 확률의 곱으로 표현가능합니다.

전사건을 각각 \(A\)와 \(B\)에 대해 축소시킨걸 곱을 통해 다시 전체 사건으로 되돌리는 역할이죠!

 

예제1

남녀 40명의 학생에 대하여 문과와 이과 각각 몇 명인지 나타내는 표다. 다음의 표를 보고 물음에 답하여라.

 

        남자    여자   합계

이과   14         7       21

문과     8        11      19

합계   22        18      40

 

(1) 40명중 무작위로 한 명을 고를 때 그 학생이 이과 남학생인 확률을 구하여라.

(2) 40명중 무작위로 한 명을 골랐을 때 그 학생이 남자였다. 그 학생이 이과일 확률을 구하여라.

【해설】
      남학생을 뽑을 사건을 \(A\), 이과학생을 뽑을 사건을 \(B\)라 하면 다음을 알 수 있다.
      (1) \(P(A\cap B)=\cfrac{n(A \cap B)}{n(U)}=\cfrac{14}{40}=\cfrac{7}{20}\)
      (2) \(P(B|A)=\cfrac{n(A\cap B)}{n(A)}=\cfrac{14}{22}=\cfrac{7}{11}\)

3. 사건의 독립과 종속

3.1 사건의 독립과 종속이란?

앞서 배운 독립은 시행을 기준으로 한 사건에 대한 독립이였습니다.

이번엔 조건부 확률을 이용하여 사건의 독립과 종속이란 어떤 것을 뜻하는지 한 번 알아보도록 하겠습니다!

사건의 독립과 종속

두 개의 사건 \(A\), \(B\)에 대하여 \(P(A) \neq 0\)이라 하자. \(P(B|A)=P(B)\)가 성립할 때 사건 \(A\)와 사건 \(B\)가 독립이라고 한다. 곱의 법칙인 \(P(A\cap B)=P(A)\cdot P(B|A)\)로부터 \(P(A\cap B)=P(A)\cdot P(B)\) 와 동치다. 독립이 아닌 경우는 종속이라 한다.

조건부 확률의 정의를 통해서 보면 \(A\)가 일어나든 말든 \(B\)가 일어날 확률은 전사건에 대하여 동일하다는 뜻입니다.
즉 \(A\)가 \(B\)에 영향을 끼치지 않는 거죠. 이것을 독립이라 하고 그렇지 않으면 종속이라 합니다!
예제2

주사위를 한 번던진다. 사건 \(A\)와 사건 \(B\)가 서로 독립인지 종속인지 구하여라.

(1) \(A\) : 3의 배수가 나오는 경우 \(B\) : 4이상의 눈이 나오는 경우

(2) \(A\) : 2의 배수가 나오는 경우 \(B\) : 4이상의 눈이 나오는 경우

【해설】
      (1) \(A=\{3, 6\}\), \(B=\{4, 5, 6\}\), \(A\cap B=\{6\}\)
      \(P(A)=\cfrac{1}{3}\), \(P(B)=\cfrac{1}{2}\), \(P(A\cap B)=\cfrac{1}{6}\)
      \(P(A)P(B)=\cfrac{1}{3}\cdot \cfrac{1}{2}=\cfrac{1}{6}\)로부터 \(P(A\cap B)=P(A)P(B)\)
      따라서 사건 \(A\)와 사건 \(B\)는 독립이다.
      (2) \(A=\{2, 4, 6\}\), \(B=\{4, 5, 6\}\), \(A\cap B=\{4, 6\}\)
      \(P(A)=\cfrac{1}{2}\), \(P(B)=\cfrac{1}{2}\), \(P(A\cap B)=\cfrac{1}{3}\)
      \(P(A)P(B)=\cfrac{1}{2}\cdot \cfrac{1}{2}=\cfrac{1}{4}\)로부터 \(P(A\cap B)\neq P(A)P(B)\)
      따라서 사건 \(A\)와 사건 \(B\)는 종속이다.

오늘의 학습 정리

조건부확률 정리

【조건부 확률】

\( P(B|A)=\cfrac{P(A\cap B)}{P(A)} \)

 

【확률의 곱의 법칙】

\( P(A \cap B)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B) \)

 

【사건의 독립과 종속】

두 사건 \(A\)하고 \(B\)가 독립일 때 \(P(B|A)=P(B) \)또는 \(P(A|B)=P(A)\)

 

조건부 확률은 정말 중요한 개념입니다. 조건부 확률로부터 조건부 기댓값으로까지 확장이 이어지죠. 자세한 사항은 추후에 다루도록 하겠습니다.

 

 

 

 

 

 

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