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[Probability] Law of Total Probability 본문

Data Science/Probability & Statistics

[Probability] Law of Total Probability

cinema4dr12 2014. 1. 30. 23:16

A1, ..., An을 샘플 공간 S의 분할이라고 하고 각 Ai를 상호 배타적이라고 하면,


\(S = A_1 \cup ... \cup A_n\)


라고 할 수 있다.


n개의 이벤트에 대한 확률 P(A1), ... ,P(An)이 알려져 있으며 또한 조건부 확률 \(P(B|A_i)\) 도 알려져 있다고 하자. P(B)를 계산하기 위해 P(Ai)와 P(B|Ai)를 이용한다. 사건 \(A_i \cap B\)가 상호 배타적이라면 다음이 성립된다:


\(P(B) = \displaystyle{\sum_{j=1}^{n}{P(A_j)P(B|A_j)}}\)


이 결과를 "전체 확률의 법칙(Law of Total Probability)"라고 한다. 다시 한 번 정리하면:


만약 \(A_1\), ..., \(A_n\)을 샘플 공간의 분할이라고 하면, 사건 \(B\)는 \(P(A_i)\)와 \(P(B|A_i)\)를 다음식을 이용하여 계산할 수 있으며,


\(P(B) = \displaystyle{\sum_{j=1}^{n}{P(A_j)P(B|A_j)}}\)


이를 "Law of Total Probability"라고 한다.


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