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확률과 통계 기초

1.4 Conditional Probability

확률과 통계 기초 1.4 Conditional Probability에서 independent 예시

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강의시간: 0:34:30 쯤


해당 부분에서 예시로 들어주신게 잘 이해가 되지 않아 질문드립니다.

수치상으로 P(A, B) = P(A) * P(B | A) = P(A) * P(B) = 1/6으로 동일하지만 의미적으로 P(B | A) = P(B)인지를 잘 모르겠습니다ㅠ 제가 강의를 듣고 이해한건, independent하다는 것은 sample space가 (given으로 들어간 event와 관계없이) 동일하여 P(B | A) = P(B)라고 이해했는데, 해당 부분의 예시에서는 sample space가 줄어들지 않나 해서요!

P(B | A)를 보면 A라는 event가 발생했을 때, B의 확률은
|{2}| / |{2, 4}| = 1/2가 아닌가 해서요! 이게 independent하다고 하면 |{1, 2, 3}| / |{1, 2, 3, 4, 5, 6}| = 1/2가 되어야 하지 않은가 해서 질문드립니다.

independent를 곰곰이 생각해보니 뭔가 이전에 정의했던 '영향을 주지 않는다'는 말이 오히려 명확하지 않다는 느낌도 받고 헷갈립니다ㅠ

답변 1

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Sample space가 a로 줄어들었다고 생각하셔야합니다. 그와중에도 b의 확률은 그대로 인것이고요. 즉 a 이벤트 발생 유무와 상관없이 b의 확률은 그대로 이므로, b 이벤트 발생 유무의 확률은 a 이벤트에 발생 유무에 영향을 받지 않는다라고 생각할수있을것같습니다.

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아하! 정리하면,
P(B | A)인데, 이 확률이 P(B)와 동일하므로 A와 B는 independent하다고 이해해야 하는군요!

맞습니다. 좀전에 수정전 답변은 무시해주시길 바랍니다.

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