[ADsP] 3과목 | 기초 확률 이론 정리 / 확률분포

기초 확률 이론 정리 ① 확률 개념 확률(Probability): 통계적 현상의 발생 가능성을 수치로 표현한 것 예) 동전을 던질 때 앞면이 나올 확률 = 0.5 ② 사건(Sample Space & Event) 사건: 실험 결과의 집합. 표본공간(모든 가능한 결과의 집합) 중 일부 예: 주사위 → 표본공간 {1,2,3,4,5,6}, 짝수가 나올 사건 = {2,4,6} ③ 표본공간과 표본점 표본공간(S): 가능한 모든 결과의 집합 표본점: 표본공간을 구성하는 개별 결과 ④ 확률함수 확률함수: 각 사건에 확률 값을 대응시키는 함수 예: 주사위의 키를 나타낼 때 160~170 나올 확률 → P(160 ≤ X ≤ 170) 조건부 확률 (Conditional Probability) 어떤 사건 B가 발생한 경우에 A가 발생할 확률 (B가 일어난 조건 하에 A가 일어날 확률) 독립사건과 배반사건 ① 독립사건 (Independent Events) 또는 사건 A, B가 서로 영향을 주지 않음 ② 배...