학습목표

확률이론을 다시 한번 복습해봅니다.

핵심키워드

• 확률(Probability)
• 사건 집합(Event Set)
• 확률변수(Random Variable)
• 결합확률(Joint probability)
• 조건부 확률(Conditional probability)
• 한계 확률(Marginal probability)

학습내용

• 사건집합(Event Set) : 모든 가능한 사건의 집합
•    Ω={e​1​​,e​2​​,⋯,e​D​​} 
• 이벤트 갯수가 유한일때 : 이산(Descrete)
• 이벤트 갯수가 무한일때 : 연속(Continuous)

• 확률변수(Random Variable): 사건집합 안에 속하지만 정의되지 않은 어떤 값
• 확률(Probability): 사건집합에 속한 확률변수에게 어떤 값을 지정해주는 함수입니다.
•    p(X=e​i​​) 

• 특성(Properties)
  1. Non-negatives:    p(X=e​i​​)≥0 , 확률은 비음수입니다.
  2. Unit volume:    ∑​e∈Ω​​p(X=e)=1 , 모든 확률의 합은 1이 되어야 합니다.

• 결합확률(Joint probability):    p(Y=e​j​Y​​,X=e​i​X​​) 
• 조건부 확률(Conditional probability):    p(Y=e​j​Y​​∣X=e​i​X​​) 
• 한계 확률(Marginal probability):     p(Y=e​j​Y​​)=∑​e∈Ω​X​​​​p(Y=e​j​Y​​,X=e​i​X​​)