[확률및통계] (2) 조건부 확률과 베이즈 정리 (Conditional probability and Bayes' theorem)

1. Conditional probability 정의: Probability of A given B.

Denoted as: 여기서 tree diagram을 그릴 때, A가 먼저 그려지는 이벤트이고 B가 뒤에 그려지는 이벤트라고 생각하자. P(A|B)를 구하려면 어떻게 해야 할까?

P(A), P(B|A), P(B|A^c) 모두가 필요하다. --> 뒤의 Bayes' theorem에서 더 알아볼 것 2. Conditioning에 대한 이해 여기서 P(A|B), 즉 B라는 가정 하에 A의 확률을 찾으려면, (B면서 A) / (B 전체), 즉 2/4가 될 것이다.

이는 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다. 즉, A given B라는 것은 전체 풀을 B로 한정하고, 그 중에 A에 해당하는 것들만 골라 계산하는 것이다.

이 식을 통해 A와 B의 intersection도 알아낼 수 있다. A와 B의 intersection은 commutative하므로 (순서를 바꿔도 되므로) 이렇게 두 가지로 나타...