이벤트 작업
여기에서는 이벤트로 어떤 작업을 수행할 수 있는지, 그리고 이벤트를 사용하여 각 작업 유형을 계산하는 방법을 설명합니다. 또한 이벤트 작업에 대한 단계별 연습을 통해 연습할 수 있습니다.
이벤트 작업 유형
확률 이론에는 이벤트에 대한 세 가지 유형의 작업이 있습니다.
- 사건의 합집합 : 하나의 사건 또는 다른 사건이 발생할 확률입니다.
- 사건의 교차 : 두 개 이상의 사건이 발생할 확률의 합입니다.
- 사건차(Event Difference) : 하나의 사건이 발생하지만 동시에 다른 사건이 발생하지 않을 확률이다.
단순히 각 유형의 이벤트 동작을 정의하는 것만으로는 각 유형의 동작이 어떻게 수행되는지 이해하기 어렵습니다. 따라서 아래에서 세 가지 동작에 대해 좀 더 자세히 설명하겠습니다.
사건의 연합
두 사건 A와 B의 합집합은 사건 A, 사건 B 또는 두 사건이 동시에 발생할 확률입니다.
서로 다른 두 사건의 결합을 상징하는 기호는 U이므로, 두 사건의 결합은 사건을 나타내는 두 글자 가운데 U로 표현됩니다.
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두 사건의 결합 확률은 각 사건의 발생 확률의 합에서 두 사건의 교차 확률을 뺀 값과 같습니다.
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예를 들어, 주사위를 굴릴 때 “짝수 굴림” 또는 “4보다 큰 숫자 굴림” 이벤트의 확률을 계산합니다.
주사위를 굴릴 때 짝수를 얻을 수 있는 가능성은 세 가지(2, 4, 6)가 있으므로 사건이 발생할 확률은 다음과 같습니다.
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반면에 4보다 큰 숫자는 두 개(5와 6)뿐이므로 그 확률은 다음과 같습니다.
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그리고 두 사건의 교차점은 두 사건에 나타나는 숫자에 해당합니다. 따라서 다음과 같습니다.
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즉, 사건 A와 B를 결합하면 발생 확률은 다음과 같습니다.
![Rendered by QuickLaTeX.com \begin{aligned}P(A\cup B)& =P(A)+P(B)-P(A\cap B)\\[2ex] & =0,5+0,33-0,167\\[2ex] &=0,67\end{aligned}](https://statorials.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-09c6f02f4584314058aaadd171152410_l3.png)
사건의 교차점
두 사건 A와 B의 교집합은 두 사건 A와 B가 동시에 발생할 확률입니다.
두 사건의 교차점을 나타내는 기호는 역U자로 표시됩니다.
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두 사건의 교차 확률은 각 사건의 확률을 개별적으로 곱한 것과 같습니다.
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분명히 두 사건의 교차 확률을 계산하려면 이 두 사건이 호환 가능해야 합니다.
예를 들어, 주사위 굴림 중에 “짝수를 얻음” 과 “4보다 큰 숫자를 얻음” 이벤트가 교차할 확률을 찾아보겠습니다.
위에서 계산한 대로 각 사건이 개별적으로 발생할 확률은 다음과 같습니다.
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따라서 두 사건의 교차 확률은 각 사건의 확률을 곱한 것입니다.
![Rendered by QuickLaTeX.com \begin{aligned}P(A\cap B)& =P(A)\cdot P(B)\\[2ex] & =0,5\cdot 0,33\\[2ex] &=0,167\end{aligned}](https://statorials.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-467241b200c59905ecdcb42d834bc7ba_l3.png)
사건의 차이
두 사건 A – B의 차이는 B에 속하지 않는 A의 모든 기본 사건에 해당합니다. 즉, 두 사건 A – B의 차이에서 사건 A는 충족되지만 사건 B는 동시에 충족될 수 없습니다.
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두 사건 A와 B 사이의 차이 확률은 사건 A의 발생 확률에서 A와 B가 공유하는 기본 사건의 발생 확률을 뺀 것과 같습니다.
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이전 두 가지 유형의 연산과 동일한 예를 따라 주사위를 굴릴 때 “짝수를 얻는 것” 에서 “4보다 큰 숫자를 얻는 것” 을 뺀 이벤트의 차이에서 이런 일이 발생할 확률을 결정합니다.
사건 A, B의 발생 확률과 그 교차점은 다음과 같습니다(위의 자세한 계산을 참조하세요).
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따라서 두 사건 사이의 차이가 나타날 확률은 다음과 같습니다.
![Rendered by QuickLaTeX.com \begin{aligned}P(A-B)&=P(A)-P(A\cap B)\\[2ex] & =0,5-0,167\\[2ex] & =0,33\end{aligned}](https://statorials.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-e7aed40cdbbe256ec9b19c670f1d7607_l3.png)
흥미롭게도 사건 AB의 차이는 사건 A와 B의 상보적(또는 반대) 사건 사이의 교집합과 동일하다는 속성을 갖습니다.
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이벤트 작업에 대한 연습 문제 해결
연습 1
육면체 주사위를 굴릴 때 홀수나 3보다 작은 숫자가 나올 확률은 얼마나 됩니까?
이 연습에서는 하나의 사건 또는 다른 사건이 발생할 확률을 계산해야 하므로 두 사건의 결합 확률을 찾아야 합니다.
따라서 먼저 라플라스의 법칙을 적용하여 홀수를 얻을 확률을 계산합니다.
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둘째, 3보다 작은 숫자가 나올 확률을 결정합니다.
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이제 이벤트에서 반복되는 기본 이벤트의 확률을 계산해 보겠습니다. 이는 숫자 1(3보다 작은 홀수만)입니다.
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마지막으로 두 사건의 합집합 공식을 적용하여 확률을 알아봅니다.
![Rendered by QuickLaTeX.com \begin{aligned}P(A\cup B)& =P(A)+P(B)-P(A\cap B)\\[2ex] & =0,5+0,33-0,167\\[2ex] &=0,67\end{aligned}](https://statorials.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-09c6f02f4584314058aaadd171152410_l3.png)
연습 2
상자에 주황색 공 3개, 파란색 공 2개, 흰색 공 5개를 넣습니다. 우리는 공을 집어 상자에 다시 넣은 다음 다른 공을 제거하는 무작위 실험을 수행합니다. 첫 번째에 파란색 공이 나오고 두 번째에 주황색 공이 나올 확률은 얼마입니까?
이 문제를 해결하려면 두 가지 기본 사건이 모두 참이기를 원하기 때문에 두 사건의 교차점을 계산해야 합니다.
따라서 먼저 Laplace의 규칙을 적용하여 파란색 공을 잡을 확률을 계산합니다.
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그런 다음 주황색 공을 얻을 확률을 찾습니다.
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그리고 마지막으로 발견된 두 확률을 곱하여 두 사건의 교차 확률을 계산합니다.
![Rendered by QuickLaTeX.com \begin{aligned}P(A\cap B)& =P(A)\cdot P(B)\\[2ex] & =0,2\cdot 0,3\\[2ex] &=0,06\end{aligned}](https://statorials.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-cfcbe0cbee264116460aa623fe22b8f4_l3.png)
결론적으로, 첫 번째 시도에서 파란색 공을, 두 번째 시도에서 주황색 공을 잡을 확률은 6%에 불과합니다.
연습 3
Marta가 시험에 합격할 확률은 1/3이고 Juan이 같은 시험에 합격할 확률은 2/5입니다. Marta가 성공하고 Juan이 실패할 확률은 얼마입니까?
이 연습에서는 Marta는 승인하고 Juan은 승인하지 않기 때문에 두 이벤트 간의 차이를 계산해야 합니다. 이렇게 하려면 이벤트에 대한 이러한 유형의 작업에 대한 공식을 사용하면 됩니다.
![Rendered by QuickLaTeX.com \begin{array}{l}\displaystyle A-B =A\cap\overline{B}=\\[2ex]\displaystyle =\frac{1}{3}\cdot \left(1-\frac{2}{5}\right) = \frac{1}{3} \cdot \frac{3}{5}=\\[3ex] =\cfrac{3}{15} = 0,2\end{array}](https://statorials.org/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-d0e95b0b85a9436f42caf8eaa44f2a38_l3.png)
따라서 Marta가 성공하고 Juan이 동시에 실패할 확률은 20%입니다.