Math Atlas

확률Probability

Algebra 2Algebra 2 · 9. 세기와 확률9. Counting & Probability

학습 목표
  • 수학적 확률을 "경우의 비"로 정의하고, 그 전제(같은 정도로 일어남)를 분명히 한다.
  • 여사건·덧셈 정리를 증명하고, 독립일 때의 곱셈 정리와 조건부 확률을 다룬다.
  • 두 주사위 격자와 표를 세기 도구로 쓴다.

확률: 세기의 비율

모든 근원사건이 같은 정도로 일어난다고 볼 수 있을 때, 사건 AA수학적 확률

P(A)=사건 A의 경우의 수전체 경우의 수P(A) = \frac{\text{사건 } A \text{의 경우의 수}}{\text{전체 경우의 수}}

— 지난 차시의 세기가 분자와 분모에 들어간다. 정의에서 바로 0P(A)10 \le P(A) \le 1이고, 전체 사건은 P=1P = 1, 불가능한 사건은 P=0P = 0.

전제를 잊지 말 것 — 찌그러진 주사위나 "복권은 되거나 안 되거나 둘 중 하나니까 12\frac12" 같은 셈은 같은 정도 전제가 무너진 것이다. 경우를 나눌 때는 근원사건이 대등해질 때까지 쪼개야 한다.

두 주사위: 3636칸의 격자

주사위 두 개는 6×6=366 \times 6 = 36가지 — 격자로 그리면 사건이 영역으로 보인다:

6/36 = 1/6 7 7 7 7 7 7 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6
36칸 격자에서 합이 7인 칸은 대각선 여섯 — P = 6/36 = 1/6.

합이 77인 칸은 (1,6),(2,5),,(6,1)(1,6), (2,5), \dots, (6,1)의 여섯 — P=636=16P = \dfrac{6}{36} = \dfrac16. 이 격자가 이 단원 내내 계산기 노릇을 한다.

여사건과 덧셈 정리

여사건: AA가 안 일어나는 사건 AcA^c는 나머지 전부이므로

P(Ac)=1P(A)P(A^c) = 1 - P(A)

— "적어도 하나"를 여사건으로 넘기던 세기 기법이 확률의 옷을 입었다.

덧셈 정리: 경우의 수로 ABA \cup B를 세면 AABB를 더할 때 겹침 ABA \cap B가 두 번 세어진다 — 한 번 빼서 교정한다:

P(AB)=P(A)+P(B)P(AB)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)

겹침이 없으면(AB=A \cap B = \varnothing, 배반사건) 깔끔히 P(A)+P(B)P(A) + P(B).

예제

주사위 하나에서 "짝수 또는 33의 배수": 36+2616=46=23\dfrac36 + \dfrac26 - \dfrac16 = \dfrac46 = \dfrac23 — 실제로 {2,3,4,6}\{2, 3, 4, 6\}의 네 눈이다 ✓.

독립과 곱셈 정리

두 시행이 서로 영향을 주지 않으면 — 독립이면 — 곱의 법칙이 확률로 넘어온다:

P(AB)=P(A)P(B)(독립일 때)P(A \cap B) = P(A) \, P(B) \qquad (\text{독립일 때})

동전 셋이 모두 앞면일 확률 (12)3=18\left(\frac12\right)^3 = \frac18. 그러나 비복원 추출처럼 앞 결과가 뒤의 조건을 바꾸면 독립이 아니다 — 그때 쓰는 것이 조건부다.

조건부 확률: 분모를 좁히다

"AA가 일어났을 때 BB일 확률" P(BA)P(B \mid A)표본공간을 AA로 좁힌 확률이다:

P(BA)=P(AB)P(A)P(B \mid A) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)}

예제

빨간 구슬 33개, 파란 구슬 55개에서 비복원으로 둘을 꺼낼 때 둘 다 빨강일 확률: 첫째가 빨강 38\dfrac38, 그 상태에서 둘째도 빨강 27\dfrac27

38×27=328.\frac38 \times \frac27 = \frac3{28}.

조합으로 검산: 3C28C2=328\dfrac{_3\mathrm C_2}{_8\mathrm C_2} = \dfrac{3}{28} ✓ — 순서로 세든 조합으로 세든 같다.

주의

덧셈 정리에서 겹침 빼기를 잊는 것, 독립이 아닌데 곱하는 것(비복원!) — 두 실수가 이 단원 오답의 대부분이다. 그리고 확률은 언제나 [0,1][0, 1] 안이다: 계산 결과가 11을 넘거나 음수면 어딘가에서 두 번 세었거나 빼먹은 것이다.

Goals
  • Define theoretical probability as a ratio of counts, with its premise (equal likelihood) made explicit.
  • Prove the complement and addition rules; handle the multiplication rule for independent events and conditional probability.
  • Use the two-dice grid and tables as counting instruments.

Probability: counting, as a ratio

When every elementary outcome can be treated as equally likely, the theoretical probability of an event AA is

P(A)=number of outcomes in Atotal number of outcomesP(A) = \frac{\text{number of outcomes in } A}{\text{total number of outcomes}}

— last lesson's counting fills both numerator and denominator. The definition immediately gives 0P(A)10 \le P(A) \le 1, with P=1P = 1 for the whole space and P=0P = 0 for the impossible.

Never drop the premise — a loaded die, or "the lottery either hits or it doesn't, so 12\frac12," breaks equal likelihood. Split cases until the elementary outcomes really are on equal footing.

Two dice: a grid of 3636

Two dice make 6×6=366 \times 6 = 36 outcomes — drawn as a grid, events become regions:

6/36 = 1/6 7 7 7 7 7 7 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6
In the 36-cell grid, sum 7 is a six-cell diagonal — P = 6/36 = 1/6.

The sum-77 cells are (1,6),(2,5),,(6,1)(1,6), (2,5), \dots, (6,1) — six of them: P=636=16P = \dfrac{6}{36} = \dfrac16. This grid serves as the unit's calculator.

Complements and the addition rule

Complement: the event AcA^c that AA fails collects everything else, so

P(Ac)=1P(A)P(A^c) = 1 - P(A)

— the "at least one" complement technique from counting, now in probability dress.

Addition rule: counting ABA \cup B by adding AA and BB counts the overlap ABA \cap B twice — subtract once to correct:

P(AB)=P(A)+P(B)P(AB)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)

With no overlap (AB=A \cap B = \varnothingmutually exclusive), it cleans up to P(A)+P(B)P(A) + P(B).

Example

One die, "even or a multiple of 33": 36+2616=46=23\dfrac36 + \dfrac26 - \dfrac16 = \dfrac46 = \dfrac23 — indeed the four faces {2,3,4,6}\{2, 3, 4, 6\} ✓.

Independence and the multiplication rule

When two trials leave each other untouched — when they are independent — the multiplication principle crosses into probability:

P(AB)=P(A)P(B)(when independent)P(A \cap B) = P(A) \, P(B) \qquad (\text{when independent})

Three coins all heads: (12)3=18\left(\frac12\right)^3 = \frac18. But when an earlier outcome changes later conditions — drawing without replacement — independence fails, and the conditional takes over.

Conditional probability: shrinking the denominator

"The probability of BB given that AA happened," P(BA)P(B \mid A), is probability with the sample space shrunk to AA:

P(BA)=P(AB)P(A)P(B \mid A) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)}

Example

From 33 red and 55 blue marbles, draw two without replacement. Both red: first red 38\dfrac38, then — in that state — second red 27\dfrac27:

38×27=328.\frac38 \times \frac27 = \frac3{28}.

Check by combinations: 3C28C2=328\dfrac{_3\mathrm C_2}{_8\mathrm C_2} = \dfrac{3}{28} ✓ — ordered and unordered counts agree.

Watch out

Forgetting the overlap subtraction in the addition rule, and multiplying without independence (no replacement!) — those two errors fill most of this unit's wrong answers. And probability lives in [0,1][0, 1]: a result above 11 or below 00 means something was double-counted or dropped.