2. 시행과 확률(Experiments, Models, and Probabilities) - 2

 

전체 확률의 법칙의 개념과 유사한 개념을 사용한 "베이즈 정리(Bayes' Therom)"에 대해 알아보자.

정의는 아래와 같으며, 의의를 알아두는 것이 중요하다.

베이즈 정리는 "어떤 사건이 일어날 때 그 원인이 B에 있을 확률"를 구하게 해주는 법칙이다.

 

 

 

 

 

독립(Independence)의 정의는 아래와 같다.

독립을 결정할 때는 꼭 정의에 기반한 계산을 거쳐야만 하며, 사건의 배반과 헷갈려서는 안된다.

 

배반(Mutual Exclusiveness)은 사건의 교집합이 공집합인 경우로, 집합의 체계에서 쓰이는 개념이다.

독립은 확률 간의 관계를 정의할 때 쓰이는 개념이므로 둘은 다르다.

 

 

독립에는 두 가지 종류가 있다.

짝으로(쌍별) 독립 (pairwise independent)은 두 확률이 독립일 때,

상호독립 (mutually independent)은 여러개의 확률이 독립일 때를 의미한다.

 

pairwise independent의 한국 명칭은 https://www.kss.or.kr/bbs/board.php?bo_table=psd_sec를 참고했다.

 

 

지금까지 배운 내용들은 다음과 같다.

1. 집합론과 확률에서의 적용
2. 확률의 공리와 성질
3. 조건부 확률
4. 독립