조건부 확률은 특정 조건이 주어졌을 때 사건이 일어날 확률을 계산하는 데 사용됩니다. 이는 의사 결정, 데이터 분석, 게임 이론 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이번 글에서는 조건부 확률을 활용한 문제와 그 풀이 예제 3가지를 소개하겠습니다.

예제 1: 동전 던지기
문제: 두 개의 동전을 던질 때, 적어도 한 개가 앞면일 경우 두 동전이 모두 앞면일 확률을 구하세요.
풀이:
1. 전체 표본 공간은 다음과 같습니다:
S={HH,HT,TH,TT},
여기서 H는 앞면, T는 뒷면입니다. 따라서 |S|=4입니다.
2. 적어도 한 개가 앞면인 경우를 A, 두 동전이 모두 앞면인 경우를 B라고 하면:
- A={HH,HT,TH}, |A|=3
- B={HH}, |B|=1
3. 조건부 확률 공식 P(B|A)를 사용합니다:
P(B|A)=P(A∩B)P(A).
4. P(A∩B)는 B가 A의 부분집합이므로 P(A∩B)=P(B)입니다. 따라서:
P(B)=|B||S|=14,P(A)=|A||S|=34.
5. 조건부 확률은:
P(B|A)=P(B)P(A)=1434=13.
따라서 적어도 한 개가 앞면일 경우 두 동전이 모두 앞면일 확률은 13입니다.
예제 2: 카드 뽑기
문제: 52장의 카드 중에서 한 장을 뽑을 때, 카드가 빨간색이라는 조건하에서 에이스일 확률을 구하세요.
풀이:
1. 전체 표본 공간 S는 52장의 카드입니다.
2. 빨간색 카드(A)는 다이아몬드와 하트의 26장입니다. 따라서 P(A)=2652=12.
3. 빨간색 에이스(A∩B)는 다이아몬드 에이스와 하트 에이스, 총 2장입니다. 따라서:
P(A∩B)=252=126.
4. 조건부 확률 P(B|A)는:
P(B|A)=P(A∩B)P(A)=12612=226=113.
따라서 카드가 빨간색이라는 조건하에서 에이스일 확률은 113입니다.
예제 3: 질병 진단
문제: 어떤 질병에 대해 검사 결과가 양성일 확률은 5%, 실제로 질병에 걸린 사람 중 양성일 확률(민감도)은 90%, 질병이 없는 사람 중 양성일 확률(오탐율)은 2%입니다. 검사 결과가 양성일 때 실제로 질병에 걸렸을 확률을 구하세요.
풀이:
1. 사건 정의:
- D: 질병이 있음 (P(D)=0.05)
- Dc: 질병이 없음 (P(Dc)=0.95)
- T: 검사 결과가 양성
2. 조건부 확률 P(T|D)와 P(T|Dc):
- P(T|D)=0.9
- P(T|Dc)=0.02
3. 베이즈 정리를 사용하여 P(D|T)를 계산합니다:
P(D|T)=P(T|D)P(D)P(T|D)P(D)+P(T|Dc)P(Dc).
4. 값을 대입하여 계산합니다:
P(D|T)=(0.9)(0.05)(0.9)(0.05)+(0.02)(0.95)=0.0450.045+0.019=0.0450.064≈0.703.
따라서 검사 결과가 양성일 때 실제로 질병에 걸렸을 확률은 약 70.3%입니다.
결론
조건부 확률은 동전 던지기, 카드 뽑기, 질병 진단 등 다양한 상황에서 중요한 역할을 합니다. 위의 예제를 통해 조건부 확률을 계산하는 방법과 그 의미를 명확히 이해할 수 있습니다.
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