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[Statistics 110] Lecture 1: Probability and Counting 본문
[Statistics 110] Lecture 1: Probability and Counting
Dlaiml 2022. 11. 30. 23:06Statistics 110 복습하며 중심 내용 정리
확률 용어
Sample space: 발생 가능한 모든 실험의 결과의 집합
Event: Sample space의 부분집합
확률의 Naive한 정의
P(A)=#favorable outcomes#possible outcomes
- 유한한 표본 공간에서 정의가 가능
- 모든 결과의 발생 확률을 같다고 가정함
- 어떤 외계 행성에 외계인이 있을 확률: 1/2 (있거나 없거나)
Counting Principle
곱의 법칙(Multiplication Rule): n1,...,nr 개의 가능한 결과가 있는 실험을 r번 하면 가능한 모든 경우의 수는 n1×...×nr개
예시로 A, B, C 중 하나를 선택하는 실험을 3번 반복한다고 하면 첫 실험에서 n1=len([A,B,C])=3, 나머지 실험도 마찬가지로 곱의 법칙에 의해서 모든 경우의 수는 3 x 3 x 3 = 27
Sampling Table

Reference
[0] https://www.youtube.com/playlist?list=PL2SOU6wwxB0uwwH80KTQ6ht66KWxbzTIo
Statistics 110: Probability
Statistics 110 (Probability) has been taught at Harvard University by Joe Blitzstein (Professor of the Practice in Statistics, Harvard University) each year ...
www.youtube.com
[1] https://www.boostcourse.org/ai152/lecture/29349?isDesc=false
[하버드] 확률론 기초: Statistics 110
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