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확률 모델확률 모델(Probability Model)은 불확실한 사건의 발생 가능성을 수학적으로 설명하는 체계다. 확률 모델은 크게 세 가지 요소로 구성된다:표본 공간 (Sample Space, S)가능한 모든 결과들의 집합예:동전 던지기 → S = {H, T} (앞면, 뒷면)주사위 던지기 → S = {1, 2, 3, 4, 5, 6}사건 (Event, E)표본 공간의 부분집합으로, 특정한 결과들이 포함된 집합예:주사위를 던져 짝수가 나오는 사건 → E = {2, 4, 6}동전을 던져 앞면이 나오는 사건 → E = {H}확률 함수 (Probability Function, P)표본 공간 내의 각 사건에 확률을 할당하는 함수확률 함수는 다음과 같은 성질을 가져야 한다:0 ≤ P(E) ≤ 1 (모든 사건의 확률..

잘못된 확률 정의 (일반적인 실수) 확률을 잘못 정의하는 대표적인 실수 중 하나는 직관에만 의존하는 것이다. 사람들이 흔히 하는 오류는 다음과 같다: "확률이 50%라고 하면 무조건 반반이다?"예: "동전을 던지면 앞면과 뒷면이 나올 확률이 50%이므로, 10번 던지면 반드시 5번 앞면이 나온다!"하지만 실제로는 단기 시행에서는 변동성이 크다. 10번 던졌을 때 3번만 나올 수도 있고, 7번 나올 수도 있다.확률은 장기적인 평균을 의미하는 것이지, 단기적으로 항상 같은 비율을 보장하는 것이 아니다."모든 사건이 동일한 확률을 갖는다?"예: "주사위 던지기에서 1, 2, 3, 4, 5, 6이 나올 확률은 같아야 한다!"사실 공정한 주사위라면 맞지만, 편향된 주사위라면 특정 숫자가 더 자주 나올 수도 있다...

확률이란?확률(Probability)은 특정 사건(Event)이 발생할 가능성을 나타내는 수학적 개념이다. 확률의 값은 항상 0 이상 1 이하의 값으로 표현되며, 다음과 같은 의미를 가진다: 0: 절대 발생하지 않는 사건1: 반드시 발생하는 사건0과 1 사이: 발생할 가능성이 있는 사건 (예: 주사위를 던져 3이 나올 확률은 1/6​) 확률은 실험(Experiment)이나 관찰(Observation) 등을 통해 측정될 수 있으며, 세 가지 주요 해석 방식이 있다: 고전적 확률(Classical Probability)모든 가능한 결과(표본 공간, Sample Space)가 동등한 확률을 가질 때 사용예: 주사위를 던지면 6개의 면이 있으므로, 특정 숫자가 나올 확률은 1/6​통계적 확률(Frequentis..