An intuitive introduction of Probability_Prof.Karl Schmedders #Week1

교수님이 매우 열정적이고 확률을 사랑하는 모습이 보인다.

 

3 Definition of Probability

• (Exact) Objective - 5장 중 1장의 가능성 -> 20%
• Empirical - 과거의 결과값 기준
• Subjective - 직관, 경험을 기준

Random Experiment

• Basic Outcome이 sample space(s)의 subset 이 Event(A,B,C...)
• A event: 0<= P(A) <= 1

Fundamental Probability Rules

1. P(S) = 1
2. 0<= P(A) <= 1
3. P(A U B) = P(A) + P(B) (if there is no elements in common)

Complement Rule P(A여집합) = 1 - P(A)

General Additional Rule = P(A U B) - P(A교집합B)

 

Statistical independence => 하나의 Probability 가 다른 P에 영향을 주지 않음

P(A교집합B) = P(A)*P(B)

 

Conjunction Fallacy (출처: 위키백과)

:단일 사건의 발생 확률이 실제로 더 높음에도 불구하고 두 사건이 동시에 발생하는 경우의 확률을 더 높다고 생각하는 것

 

Benford's Law (큰 데이터 점검 시 사용되기도 함)

: Frequency of 'd' being the first digit,

P(d) = log(1+1/d). d는 {1,2,3...9}

--> Tax fraud같은 사기 행각 검사를 위해 사용됨