2. 확률과 확률분포_조건부확률
개요 어떤 사건이 일어나는 경우 다른 사건이 일어날 확률 P(A ∣ B) = 사건 B가 일어나는 경우에 사건 A가 일어날 확률 예시 한 집단에 10대부터 50대까지의 연령이 존재하고, 안경을 쓴 사람과 그렇지 않은 사람이 있다. 이 중 40대(A)는 30%, 안경을 쓴 사람(B)은 20%, 40대이면서 안경을 쓴 사람(AB)은 6%이다. 해당 집단에서 안경을 쓴 어떤 한 사람을 뽑았을 때 그 사람이 40대일 확률은 P(AB) / P(B) = 0.06 / 0.2 = 0.3 독립성 사건 A와 B가 독립이라는 것은, P(A ∣ B) = P(A) (= P(B ∣ A) = P(B)) 통계의 함정 A : 운전자가 안전띠를 매는 사건 B : 운전자가 자동차 사고로 사망하는 사건 자동차 사고로 사망한 사람의 40%는 ..
데이터분석/통계
2023. 7. 1. 12:51
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 통계
- leatcode
- counter
- 상관관계
- TensorFlow
- 상대도수
- SQL
- programmers
- 확률
- 코딩테스트
- Lambda
- 분당서울대병원
- 프로그래머스
- Python
- 뇌하수체
- random forest
- 군고구마
- 중앙값
- 힙
- hash
- 조건부확률
- 쿠싱
- 뇌하수체선종
- 분산
- 쿠싱증후군
- neural network
- 파이썬
- 사분위수
- 확률분포
- 평균
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
글 보관함