독립(Independence)독립은 확률 및 통계에서 매우 중요한 개념입니다. 통계를 다룰 때, 사건들이 서로 독립적인지 아니면 의존적인지를 판단하는 것이 매우 중요합니다.독립을 이해하려면 먼저 조건부 확률(Conditional Probability) 개념을 알아야 합니다.조건부 확률과 공식조건부 확률은 한 사건이 주어진 상황에서 다른 사건이 발생할 확률을 의미합니다.여기서:P(A∣B)는 사건 B가 발생한 상황에서 사건 A가 발생할 확률입니다.P(A∩B)는 사건 A와 B가 동시에 발생할 확률입니다.P(B)는 사건 B가 발생할 확률입니다.이 공식은 사건 B가 발생한 조건에서 사건 A가 일어날 가능성을 계산하는 방법을 제시합니다.독립의 정의두 사건이 독립적이라는 것은, 한 사건의 발생이 다른 사건의 발생 확..

확률 분포를 왜 알아야 하는가?확률 분포는 데이터 분석, 통계, 그리고 머신러닝에서 매우 중요한 역할을 합니다. 우리가 사용하는 다양한 통계 모델과 머신러닝 모델들은 대부분 확률 분포에 기반을 두고 있습니다. 이를 이해함으로써 우리는 이러한 모델들이 어떻게 작동하는지, 그 유용성과 한계를 이해할 수 있게 됩니다. 적절한 상황에서 적절한 모델을 선택하고 사용할 수 있는 능력도 키울 수 있습니다. 확률의 정의확률이란 어떤 사건이 발생할 가능성을 수치로 표현한 것입니다. 주사위를 던질 때 특정 숫자가 나올 확률처럼, 어떤 사건이 얼마나 자주 발생할지를 예측하는데 사용됩니다. 확률은 일반적으로 0에서 1 사이의 값으로 표현됩니다. 0은 사건이 절대 일어나지 않음을, 1은 사건이 반드시 일어남을 의미합니다.확률의..