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다음에 여자가 뽑힐 확률을 구해보면 남자가 뽑힐 확률은 5/15이고 여자가 뽑힐 확률은 14/10이고 이를 곱하면 약 11.9%라는 값을 얻을 수 있다. 이 과제를 통해서 조사해보고, 실제 문제를 통해서 계산해 본 조건부 확률과 곱셈법칙의 각 개념이
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확률 40%를 각각 대입햅자. 52.6316% X 0.38% / 40% = 0.5%로 구할 수 있다.
이상으로 조건부 확률을 다양한 확률 값에서 어떤 전제를 가지고 확률을 구할 때 유용하게 사용할 수 있다.
참고문헌
켈러의 경영경제통계학, Gerald Keller, CengageLearning, 2018 
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경영통계학’ 교안
- 네이버 블로그 ‘R프로그래밍’ 확률의 기본개념
- 네이버 지식백과 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 확률
2. 확률의 공준 및 확률분포에 대한 정의
3. 확률법칙에 대한 정리
4. 베이즈 정리에 대한 정리
Ⅲ. 결론
Ⅳ. 참고문
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확률변수, a가 상수일 때 V(aX)는 a²V(X)이므로
V(X) = 8000²V(a)
매일 고장나는 복사기 대수의 분산이 1.1275대이므로 V(a)는 1.1275이다.
V(X) = 8000²*1.1275
= 64000000*1.1275
= 72160000
4. 출처 및 참고문헌
확률과 통계학, 권용만, 장인홍, 자유아카데미, 2017
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확률에 가까이 접근한다.
③ 일 때, 두 사건 는 배반사건
④ 배반사건의 덧셈정리는 셋 이상의 배반사건에 대해서도 성립한다.
암 기 코 너
▶ ① 가 배반사건
② 가 독립사건
확률의 곱셈정리
1. 조건부확률과 확
률의 곱셈 정리
(1) 조건부
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