확률 계산기

단일 또는 다중 독립 이벤트를 기록하면 확률 계산기가 개별 또는 조건부 확률을 계산합니다.

단일 사건 확률 계산기

이벤트 수，n（E）：

가능한 결과의 수，n（T）：

결과
단일 사건 확률	값(소수점)	값(백분율)
P(E)	0.833	83.333%
P(E')	0.167	16.667%

---

다중 사건 확률 계산기

A, N (A)에서 발생하는 이벤트 수：

B, n(B)에서 발생하는 사건의 수：

가능한 결과의 수,n（T）：

Results
다중 사건 확률	값(소수점)	값(백분율)
P(A)	0.500	50%
P(A')	0.500	50%
P(B)	0.667	66.667%
P(B')	0.333	33.333%
P(A ∩ B)	0.333	33.333%
P(A ∪ B)	0.833	83.333%
P(A | B)	0.500	50%
P(B | A)	0.667	66.667%

통계에서 확률이란 무엇입니까?

확률은 사건이 발생할 가능성으로 알려져 있습니다. 확률은 특정 결과를 얻을 가능성을 나타내는 것으로 간단한 확률 공식을 사용하여 계산할 수 있습니다.

확률론의 기원은 주사위, 동전 던지기, 카드 등의 게임에 대한 연구에서 시작되었습니다. 그러나 오늘날 의사결정에 있어 확률은 매우 중요합니다. 고전 이론에서는 확률을 동일한 가능성이 있는 경우의 총 수에 대한 유리한 상황의 비율로 설명합니다. 주관적 접근 방식은 사건의 확률이 개인이 이용할 수 있는 증거를 기반으로 개인에 의해 할당된다는 것을 의미합니다.

확률 연구:

유용한 과학으로서의 확률에 대한 아이디어는 프랑스의 유명한 수학자 블레즈 파스칼(Blaise Pascal)과 피에르 드 페르마(Pierre de Fermat)에 의해 인정되었습니다.

Tom M. Apostol의 Calculus Volume 2에 따르면 Blaise Pascal과 Pierre de Fermat는 1954년에 도박 문제를 해결했습니다. 그들은 주사위 굴림에서 6을 얻는 데 필요한 2턴 수를 찾는 데 가장 적합합니다. 그렇습니다. 파스칼과 드 페르마의 논의는 확률론 개념의 기초를 놓았습니다.

확률 공식은 무엇입니까?

사건의 확률 공식은 다음과 같습니다.

P(a) = 유리한 결과 수 / 유리한 결과의 총 수

또는 확률 공식은 다음과 같습니다.

P(A) = n(E)/n(S)

 

 P(A)는 사건 "A"의 확률이라고 합니다.<리> n(E)는 유리한 결과의 수라고 합니다. 

 n(S)는 표본 위치의 사건 수라고 합니다.

참고: 여기서는 유리한 결과가 관심 결과로 표시됩니다.

이제 기본 확률 공식을 살펴보겠습니다!

기본 확률 공식은 무엇입니까?

아래로 스크롤하세요!

확률 범위:

0 ≤ P(A) ≤ 1

규칙 추가:

P(A∪B) = P(A) + P(B) – P(A∩B)

보완적인 이벤트 규칙:

P(A') + P(A) = 1

분리된 이벤트:

P(A∩B) = 0

독립적인 활동:

P(A∩B) = P(A) ⋅P(B)

조건부 확률:

P(A|B) = P(A∩B)/P(B)

베이지안 공식:

P(A|B) = P(B|A) ⋅ P(A) / P(B)

	Search