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확률의 공리 Axioms of Probability

나가니 2024. 4. 11. 18:26

표본공간 Sample Space : 실험에서 나온 가능한 모든 데이터셋

실험 Experiment : 데이터가 생성되는 모든 과정

사건 Event : 표본공간의 부분집합(subset)

 

공리 Axiom : 증명이 필요하지 않는 전제 (Premise)

 

확률의 공리 3가지

 

③ 상호배타적인 Event들의 합집합 확률은 각 event들의 확률의 합과 같다.

 

예제) 시스템 에러가 발생할 확률을 가정

샘플공간 S = { error0, error1, error2, error3, .... } 

P(error 0개) = 0.05, P(error 1개) = 0.08, P(error 2개) = 0.35,

P(error 3개) = 0.32, P(error 4개) = 0.20, P(error 5개 이상) = 0

 

확률의 공리를 만족함

1. 각 확률은 0~1사이에 존재

2. 샘플공간의 확률은 1

3. Event A ={error0, error1, error2} 

   A의 확률은 P(A) = 0.05+0.08+0.35 = 0.48