새 노트

상상이 된 것 같아요. 58명으로 제가 배우고 있는데 많이 잘 따라가시길 잘하고요. 2달에 질문이거나 그러면 어떻게 되실지 않으세요? 수학을 오랜만에 하는 사람들은 그런 게 이제 불안풀이 있긴 한데 그냥 수업 끝나고 여러분들 별도로 책이 없잖아요. 그래서 상점이기도 한데 단점이기도 하고 끝나고 나서 제가 했던 것들을 한번 적어보기도 하고 그래서 한 번 더 확인하고 싶어서

어 한가지 공지를 하면은 어 다음 시간부터는 추억을 못듣게 시작하겠습니다. 세계를 통할 위해서 그래서 뭐 제가 그 분량을 너무 많이 하면 부담될 것 같아서 적당한 시준에서 좀 하려고 하는데 한 5분 정도로 해보고 그래도 좀 여유가 있다 그러면 10분 정도도 한 번 해볼게요. 네. 다칠도 바꾸잖아요. 자 그렇게 합시다. 5분 전에 한다고 하던가 없다고 하는 사람 없겠죠.

제가 지난 샵 앞에 있는 게 있더라고요. 그래서 너무 추수고 나네요.

Thank you.

부산에서 안 끝나는 내용이 있었죠. 앤드먼스 아이덴티티라는 소식이고요. 이런 거. 그때 제가 뭐 그 아이놈의 컵션 때 여러 형식이라고 했구나. 그런 내용들 주기 일기를 하면서 하나 받으려고 했었죠. 뭐 했었죠? 간단한 거 한 번. 적어볼까요? 뭐 예를 들면 뭐 이런 거 얘기했었고요. 지금 말하고 있는 건 아이덴티티는 아닙니다. 그냥 지나치게 담아 놓은 사이 처음으로 보고

이런 얘기를 했었고, 그 다음에 겐 복파기 복파기는 아직도 적어볼게요 이런 것도 적었던 것 같아요 제가 다시 말했지만 이걸 외워서 적고 있는게 아니고 생각하면서 적고 있는 것 같아요 이런 것도 있네요 파스칼의 물에 대한 얘기를 했었죠 이렇게 하는 게 아니라 이렇게 해야지

이렇게 하면 그렇지 라고 생각하고 있습니다. 이거 끝나고 나서 제가 그 아이덴티 얘기를 해드렸는데 뭐냐면은 이렇게 생긴 겁니다. 처음에 우리가 M개에서 K개를 고르는 상황인데 M개에서 M개를 합친 거에서 K개를 고르는 것을 한번 생각해보시나요? 이걸 어떻게 표현할 수 있냐면 제인은 영국과 해결까지

그리고 n에서 k-j을 보면 이거랑 같다. 이것은 수십으로 증명할 수 있지만 우리가 이해할 수 있습니다.

한번 생각해볼게요. 어떤 샘플 스페이스가 있다. 샘플 스페이스가 있고 샘플 스페이스 전체를 우리가 m개와 n개가 나눌 수 있죠. 그런 상태입니다. 이 중에서 우리가 몇 개를 고르는 거죠? k 개를 고르는 거죠. k 개를 골랐어요. 여기가 k.

k계가 이렇게 골라졌습니다. k계는 어떻게 존재할 수 있을까요? m계에서 j계가 선택될 수 있고 m계에서는 k-j계가 선택될 수 있겠죠. 예를 들면 n계에서 예를 들면 하나도 안 볼 수 있죠. j가 0일 수도 있어요. j가 0이면 이렇게 되죠. 대신에 핸드게스는 K계를 모두 부르며 장악했죠.

이런 상황이 있을거에요. 그러니까 우리가 n개, 즉 s, 샘플스페크 전체에서 n개를 고르고 있는 상태인데, k개를 고르고 있는 상태인데, m개선 하나도 안 고려줄 수 있다는거죠. 예를 들면 m개선 하나로 골라줄 수도 있죠. 이렇게 될 수도 있는거에요. k-1로 해야 되죠. 합치면 k개를 골라야 되니까. 이런 식으로 한다는거죠. 이 부분은 어떻게 될까요. 최대로 펼칠 수 있는건 kp까지 고르니까, m개선 kp가 전부 다 나올 수도 있어요.

그리고 N에서는 전혀 안가고 싶겠죠. 이런 식으로 우리가 생각할 수 있다는 거죠. 이것 모두 각각 서로 어떤 관계죠? 이런 경우는 디스토인트, 이벤트죠. 동시에 일어날 수 있는 어떤 묘직하게 없는 상태인거죠. 이럴 때는 보여주면 됩니다. 그래서 여기 시그마를 합쳐서 구하고 있다. 지금 주식을 꼭 해보고 있는 겁니다.

그래서 이 공식 자체는 뒤에도 조금 나올 수 있습니다. 그래서 기억해 주면 좋지 않을까 라는 생각이 들어요. 괜찮나요? 아, 이번 3부 이제 여러분들 나중에 아마 간 따라갈 것 같은데

이 하이포지로메트릭 디스트리뷰션의 어떤 분갈이는 주식입니다. 이건 생물학에서도 많이 쓰이는 컨셉입니다. 시스템 팔로우지 할 때 이렇게 나왔을 때, 예를 들면 뭐 그런거죠. 예를 들면 제가 읽으면 G-Expressure Analysis에서 예를 들면 Cancer랑 L-Expressure Analysis에서 특정 유전자들이

그래서 제가 캔서에서 다른 발현의 모임을 찾았어요. 그거를 예를 들면, 전체의 전자에 예를 들면, 단계라고 합시다. 그 중에서, differential-expressing, 유전자를 예를 들면 제가 캔서에서 찾은게 300개를 찾았어요. 이 300개는 무엇이 되겠지? 그래서 어떻게 하냐면, 또 다른 것과 카테고리가 하나 있어요. 차별적으로 가면하지 말고 또한 다른 데 읽으면

특정 패스웨이, 특정 우리가 이미 알고 있는 패스웨이 지속들에 대해서 특별히 나는, 예를 들면, JackStat이라는 패스웨이의 관식이 있어요. 예를 들면, 패스웨이는 100개 정도 딱딱합시다. 그러면 전체 우리가 샘플 스페이스가 N개가 있는데, 보면 JackStat 패스웨이 들어가는 100개가 있고, 들어가지 않는, 뭘 들면, 9900개가 있는 상태인 것처럼, 코러피스 웨이터 하니까, 아주 컴플리먼트고, 하나는 일반적인 상태이니까요. 거기서 내가,

지금 K계를 고르는 거예요. 이 K계는 B이시죠. 그래서 여기 얼마만큼 유의미하게 많이 있는지를 평가하고 내가 찾은 유전자들이 저런 패스에 많이 걸려있구나 라는 것을 통계적으로 판단할 수 있습니다. 어떤 통계적인 결정에 대해서 중요한 공포가 하이터슈 랜트에 있는 공포가 앞에서 해서 이 컨셉을 그내로서 쓰고 있는 공포예요. 나중에 다시 얘기할 기회가 있을 것 같습니다. 제외도.

가까운 미래. 미래보다 전화하면 될 것 같은데. 그 외에는 제가 납뜨린게 없을 것 같아요. 거의 다 했고. 아 문제를 다 안 풀고 갔죠? 아 지난번에 했던 것 중에 그.. 그때 조금 발이 맞췄는데 어.. 제가 이 수식을 적었잖아요. 여기 보면 여기 이게 어떤 문제냐면 엔드게 카드가 있었어요. 일로드에 못가에서 카드가 있었고 그걸 차례대로 나왔어요.

거기 적힌 숫자랑 내가 놓은 포지션이 똑같은 경우에 매치라고 한다고 했었죠. 제가 하나라도 매치가 될 확률이 어떻게 되느냐에 대한 얘기를 하면서 수식을 유도하고 이렇게 갔습니다. 컨셉은 이제 우리가 인플루션, 익스플루션에 대한 집밥 관계에서 어떻게 계산하는지 설명하면서 갔어요. 그래서 제가 이게 값분 이 값이 나온다고 얘기를 했었는데 이거는 헤리버 시리즈에서 나온 거입니다. 헤리버 시리즈. 여기가 또.

탤러스 리즈에서 나온 건데 가장 대표적인 수식이 뭐냐면 참고하십시오. 이것도 종종 나오는 거기 때문에. E에 액스스 있잖아요. 이 두다이스 우리가 탤러스를 나타내면 이렇게 표현할 수 있어요. N은 양부터 원격하시죠. 그리고 여기는 N 백돌이 아니고 그리고 분자는 X&S 형태가 부안이 보여지면 방향된 겁니다. 지금 제가 위에서 본 수식은 사실은 똑같은 거고.

이 경우에는 x가 마이너스 1일 때 상태랑 똑같은 상태예요. 그래서 그거대로 지금 되어져 있기 때문에 2에 마이너스 1승이라고 제가 여기 적은거예요. 한번 해주세요. 나중에 사실 또 얘기할거예요. 그래서 1에 마이너스 1승이 어느 곳인지 어떤 일이라도 했었습니다. 맞죠? 넘어갈게요. 제가 아,벌스데이 파울럼를 해야 되군요. 네, 이거 포커 비행은 한번 했었고

일단은 약간 재미있는거, 그런거 아세요? 그런걸 좋아한거에요. 벌스테파운은 뭐냐면, K명이 사람이 있어요. K명이 사람이 있고, 예를 들어 여기 60명이잖아요. 60명 중에서 생일이 겹치는 사람들이 있겠죠. 그래서 K명이 있을 때, 한 명이라고 생일이 겹칠 확률에 대해서 얘기를 하는 겁니다. 어, 여기가 한테서 배웠던 것들, 기반으로 쉽게 여러분들 알 수 있어요. 아, 프로그램에 대해서 답이 있고, 좀 있네.

일단 그 우리가 그 나의 파이팅 화체를 생각해보면 음 모의가 되는거 그건 간단하죠 예를 들면 k명이 각각의 생일을 가지고 있으니까 각 날짜가 k명이 올 수 있는거죠. 다르게 표현하면은 한 사람마다 3일 65일에서 하루를 가져갈 수 있는 상태 그러니까 각 사람이 365개 조이스를 계속 하는거에요 이거는 한 사람이 골랐다고 해서 다시 고르는게 아니라 다시 못 고르는게 아니라 그 속으로 인플렉스가 되는거에요

순서는 상관있죠. 예를 들면 제가 언제 생일이고 여기 앞에 있는 사람이 언제 생일이고 이게 누가 언제 생일인지도 중요한 그런 상태인 거고요. 그의 사람이 죽이는 형태입니다. 그래서 오더가 중요하고 그리고 리플레이스먼트는 허용되는 그런 상태인 거죠. 그 다음에 분 자를 쳐 봐야 되는데 하나라도 겹친다는 컨셉이기 때문에 되게 어렵게 갈 수도 있어요. 그런데 조금씩 깨알 방법은 뭐냐면 컴플리먼트를 쓸 방법이죠.

1-1-1명도 안 겹치는 로맨치를 빼주면 배우쪽으로 계산할 수 있습니다. 우리 앞에서 그 뭐죠? 아까 익스플로딩 프로젼 얘기하면서 카드 계산했을 때는 정말 계산했잖아요. 컴피먼트로 안가고 바로 계산했거든요. 잠깐 썩긴 했지만 여기선의 퍼피만 기받으러 얻게 사귀고 싶다. 이것도 대학 따라죠.

첫 번째 사람이 있어요. 1번 사람이 있고 그 사람은 365일 중에 아무 날짜나 모를 수 있죠. 그 다음 사람은 협침 안 되니까. 365일 중에서 하루는 태고 가야 되지만 이미 하나 골라졌습니다. 그 다음 사람은 365에서 K1을 하고 어디까지 보게 되나요? 365에서 K++를 해야 되죠. 물론 실가가 된다고 하죠. 왜냐하면 여기서도 통계수가 경계가

여기서는 순서는 중요하지만 순서는 중요하지만 리플레스먼트는 허용이 안되는 형태입니다. 순서는 중요하죠. 예를 들면 여기 한테 세사람이 있어요. 1월 1일, 1월 2일, 1월 3일이라고 하면 이 순서 자체가 중요하죠. 1월 1일, 1월 2일, 1월 3일 일비로 살 바껴버리면 전혀 다른

어떤 형태의 순서이기 때문에 그렇습니다. 거기서 순서가 따져야 되겠죠. 이렇게 됩니다. 이게 하나의 이런 순서 하나의 어떤 아웃컴이 되는 거기 때문에 똑같은 아웃컴이니까요. 계산해보면 값이 나오겠죠. 케에 따라서 달라요. 혹시 생일이 2월 29일인 사람인가요? 있으면 초판이 되겠다. 아 누가.

저희 실험실에서 한 명이 있거든요. 나 생일 축하해 본 적이 없어서 아마 28일에 하겠죠. 3일마다 하고 싶더라고요. 그런 경우는 나 칠해하고 계산하고 있는 겁니다. 기본적으로 K가 예를 들면 365보다 더 큰 상태다. 그러면 당연히 100% 확률로 겹치겠죠. 그렇지 않을 수도 그 숫자가 줄어들수록 겹치상률이 줄어들 거예요.

어... 여기 뭐 계산된 게 좀 있네요. 한번 그... 그... 포지면 못 있다고 했는데 한번 그 분포랑 볼게요. 네. 다행히 지난번에 깔아두는 게 계속 살아있네요. 아, 안 살아있구나. 아, 내가 생각하셨을 때 안 된 거긴 해.

여기까지? 뭔가 별로 있었나 보는데? 아쉽습니다. 저희가 설치에 한 번 더 볼 수 없을까요? 그만하네요.

한번 깔아 놓을 수 있도록 제가 얘기를 해야 되는데 간혹 써야 될 것 같습니다.

혹시 뭐, 나는 이게 아닌 것 같은데 라고 생각이 들면은 질문하세요. 비슷한 생각까지 다 모르겠을 거니까. 네, 이거 설치만 한 해놓고 가고, 다시 다른 부분으로 한번 가고, 다시 한 번 더 얘기하시면 됩니다.

I'm sorry.

안 될 수 있는데 지금 이게 일반적 쓰는 현대가 아니어서 한번 해볼게요. 아까 써본 것들도 땡은 읽으면 뭐 10개 볼 수 있죠. 10개로 읽은 지장이 타라고 합시다.

다시 돌아와서 할게요 얼굴 주신지

챕터의 장으로 넘어가겠습니다. 챕터의 장은 컨디셔널 파이리티에 대해서 얘기를 합니다. 컨디셔널 파이리티, 컨디션이라는 것이 중요합니다. 통계에도 중요하고, 통계를 한다로 컨디션을 안 쓰는 경우는 거의 없습니다. 그래서 하바드에서 통계학을 가리키는 분이 얘기하고 있는 컨디션은 스태티스틱의 영혼이다 라고 얘기할 정도로 소울이라고 얘기하고 있을 정도로 되게 중요합니다. 그리고 이 컨셉도 되게 중요합니다. 그래서 컨디션 파이리티, 그 다음에 데이 질 리뷰에 대해서 얘기하겠습니다.

베이저브도 너무 중요하고 되게 많이 쓰긴 하는데 사실은 어렵습니다. 근데 만약에 제가 어느 순간 베이저브를 공부하고 싶어. 베이지한 인퍼런스에서 알고 싶어. 이런 거 들어갈 수 있긴 한데 근데 그냥 갑자기 공부하고 싶다고 공부가 되지 않잖아요. 왜냐면 이게 되게 기초로 많이 필요하기 때문에요. 이번 앞에 열심히 들으면 저는 누구나 할 수 있다고 생각합니다. 이번 부분은 뭐. 자, 자, 이렇게 멀지만. 일단 디버거는 얘기하고

어떤 컨디션의 파워리티는 어떤 조건을 걸고 하는 것에 따라서 조건을 주는 거예요. 그래서 A의 합류는 B라는 조건을 걸고 간다. 이렇게 적습니다. 어떻게 되느냐 하면 probability of A, given B. B가 주어졌을 때 A의 합류에 대해서 얘기를 하는 거죠.

그래서 이 바가 있는 거 항상 기분이라고 읽으면 돼요. 자, 예를 들면 집합으로 한번 그려볼까요? separate space가 있고 A와 B가 있는 상태입니다. B가 이미 일어났고 이게 조건이에요. 그런 상태에서 내가 개사랑해서 A가 일어난 거를 사실 따지고기 욕이죠. B가 78이 되는 부위에요. 가샷 편에 보면 가림빗 편에 보면 이렇게 밑에 적게는 주식이 정확하게 보는데

교집합이 일어나는 그 확률을 계산하는 거예요. 그런데 현재 샘플 스페이스가 바뀐 거예요. 전체 샘플 스페이스가 아니라 이제는 비가 이미 일어난 걸 가정하기 때문에 비의 여집합은 더 이상 샘플 스페이스가 아닌 상태가 되는 거죠. 그래서 다시 비가 일어난 확률을 나눠줍니다. 조금 천천히 얘기해 보면 첫 번째 우리가 뭘 하냐면 바로 두 번째

Amen.

이 컴플리언트에 있는 모든 아웃풍을 먼저 제거를 합니다. 그 다음에 확률 계산하고 있고, 두 번째는 확률의 전체 값, 즉, 샘플 스페이스 전체의 어떤 확률가수는 어떻게 되어야 돼요? 1이 되어야 되죠. 그러니까 우리가 샘플 스페이스의 확률가수는 1이라고 하는데 샘플 스페이스의 S, 파이밀, 이가 없을까? 이것도 당연히 1이 되어야 된다는 거죠. 그래서 챔프스트에서 바뀌었기 때문에 다시 한 번 더

노몰라이즈하는 그런 관계가 필요합니다. 샘플 스페이스를 노몰라이즈해 다시 한 번 더 전체 배수가 이득이 되도록 하겠습니다.

B의 형태로 나눠준다는 것은 B를 다시 다 모아보면 1이 되는 형태가 되는 거죠. 그러니까 sample space는 새로운 어떤 sample space가 되는 거고 이게 B가 되는 거죠. 이벤트가 있는데 이 이벤트는 새로운 이벤트가 되는 거랑 이 이벤트는 교집하게 된다 라는 겁니다. 간단한 것이지만 괜히 복잡하게 얘기한 것 같기도 합니다.

여기에는 더 밑에 좀 적혀져 있네요. 새로운 챔피스와 썸을 다시 일로 복하게 한다라는 표현이 그대로 적혀져 있습니다. 뭐 실천 번 예를 들어봅시다. 사실은 지난 시간에도 그리타에서도 얘기를 했었어요. 어떤 거 얘기했었냐면 공전, 아, 그 칠드런이 부여가 있다. 그런데 이미 한 명이 버리라는 걸 알고 있었다. 그때 두 명 다 딸이 한 명이 없게 되느냐에 대한 질문이 있었어요. 잘한다.

샘플스페이스가 걸걸, 걸고이, 보이걸, 보이고 이런 형태의 샘플스페이스가 있었는데 이미 거리 한 명 있다고 가정하고 있죠. 그러니까 합류는 뭘 계산하냐면 둘 다 거리의 합류을 계산하는데 이미 거리 한 명이 다 사대라는 거죠. 샘플스페이스가 새로운 샘플스페이스가 있고 새로운 어떤 이벤트가 존재할 거죠.

VV의 함유가 없으니까 샘플스페이스가 4가 아니라 3이 되는 거고요. 그 다음에 버리된 함유는 둘 다 버리로는 함께 오세요. 그래서 3분의 1이 된다는 얘기에서 칩니다. 똑같은 함께 입니다. 그리고 뭐 교재에 있는 내용을 한번 봅시다. 보면은 주사위로도 번거됩니다.

주사위를 넣어둬죠. 회원하다는 건 총 6개의 아웃컴이 있는데 그 아웃컴의 한글이 같다. 공정하다라고 했습니다. 그래서 했는데 뭐냐면 파이 나왔다는 걸 가정하고 하나라도 주사위가 뭐가 나오는 그런 경우가 그런 흥미롭게 되냐? 날을 물어보는가요? 조금 더 편하게 수식으로 접어보면

하나의 최소한 가위는 5가 있습니다. 어떤 조건이 주어져 있냐면 이 두 개의 nice의 sum이 8이라는 것을 가정하고 있습니다. 그래서 한 번 해보면 되죠. 일단 simple space가 같고 있어요. sum이 8인 경우가 어떻게 되나요? 8인 경우가 2가 나오고 6이 나오고 3이 나오고 5가 나오고

4와 4가 나오고 5와 3와 6와 2가 나오고 이렇게 나오는 경우가 바뀌었네요. 새로운 set space는 5가 되고요. 그 다음에 위에 하나라도 5를 맞출 수 있는 경우가 될까요? 그러면 여기 있네요.

두가지가 되었나요? 5분의 2다 라고 얘기할 수 있겠습니다. 물론 뭐 다르게 표현할 수 있죠. 예를들면 어떻게 되나요? 이게 p가 되는 거니까요. 파인하고 확률은 계산하면 총 36개의 가능성이 있는데 그 중에서 5개가 있는 거고요. 여기도 예를들면 5가 있는 경우 둘 다 변치는 거죠.

8이면서 5를 가지고 있는 경우, 그 경우는 36개 중에 9개니까 아주 똑같은 것이라고 생각하죠. 카운트로 계산한 경우는 아까처럼 빠르게 된 균형으로 할 수도 있겠습니다. 이 컨디션은 사실은 우리가 은현들이 많이 쓰고 있어요. 예를 들면 우리가 통전을 던졌어. 예를 들면 통전을 던졌는데 그 한결이 뭐냐. 그리고 이 컨디션을 사용할 수 있는 경우는

우리 사실은 여기서 이미 컨디션을 걸고 있어요. 뭘 걸고 있냐고 사실은 동전이 배어하다라고 이미 사실은 가정을 걸고 하고 있는 거죠. 조금 더 편집쯤에 참전한 사람 본다 보고요. 내가 던질 때 컨디션이 나올 때와 구면 나올 때 던질 높이와 바람의 쎄피와 떨어지는 속도, 중력 그런 게 다 똑같다는 가정에서 사실은 얘기를 하고 있잖아요. 사실은 다 그게 컨디션이거든요.

그게 없는 것처럼 사실은 적고 우리가 항상 계산을 해 온 거예요. 실제로는 컨디션을 하고 있는 상태다 라고 이해를 해야겠어요. 어.. 무슨 말을 하고 하냐면 컨디션한 포함리리티와 일반 포함리리티와 사실은 움직이는 어떤 우리가 이전에 얘기했던 그런 환율의 수형에 얘기했었잖아요. 예를 들면 뭐 에이란야, 해보면...

이런 상태다? 알아가면 여기 나오는 거고요. 뭐 읽으면 세번 샘플스페이스 전체를 포함할 수 없는 위치다. 그리고 이기 되는 거고요. 그 다음에 예를 들면 디스조인트한 어떤 이덴트들이 많이 묶여져 있다. 뭐 N이라고 합시다. B가 주어졌을 때. 그때도 마찬가지로 우리가 컴포넌트를 하나하나 끌려줄 수 있어요. 이런 식으로.

그냥 계속 이 기분이 벌레인의 형태라는 거죠. 우리가 은혜증이 안 느끼지만 이렇게 많이 공하고 있다는 얘기하고 있어요. 예를 들면 컴프리먼트 관련된 조건도 똑같은 거죠. 주식도 얘기하자면 모든 대부분의 주식들이 그대로 적용됐다. 컨디터로 봐야 되겠다고 얘기한다. 참고로 우리가 이렇게 태어나는 것, 이렇게 태어나는 것을

마지막과 위드라고 용어를 씁니다. 그리고 이건 우리가 컨디션과 위드라고 얘기를 하고요. 그렇습니다. 슬라이더 코멘트 하는게 맞죠? 아, 그 위치구를 바로 들어가야 되구나. 네. 페이지가 약간 다 깔렸나? 첫 스테이 방으로 되게 느끼가

그래서 잠깐 얘기하면 좋을 것 같아요. 아, 이건 따라야 되나? 잠깐만요. 아, 지금 다음 시간에 따라올게요. 아, 이제 흐름을 안 하고.

Okay.

I'll be right back.

여러분 중에서 고등학교 때부터 폰을 한번 해봤다. 대학을 하셔도 했잖아요. 또 있어요? 또 있네요. 해봤잖아. 폰을 한 번만 더 해봤는데 왜 지금?

I love this.

코딩 한번 해보면 되겠습니다. 그리고 한 두생 바쁘니까 다음 세례 한번 해보세요.

수십 2시 5 으 으 으 아까 뭐 같아요 여러분 모 호키를 전혀 지금 뭐 외우고 안하고 경매 대고 해됩니다 아까처럼 오피 1시 2만 번 볼게요 10명의 사랑했어요 10명의 사랑이 생긴 것 같다 분산 분삭 더 볼까요 분산은 어 1매

이렇게 곱하기 해서 쭉 하는데 365, 129 한번 적으면 이렇게 코드예요. 이렇게 차례대로 떨어집니다. 곱하면 되잖아요. 다른 범죄가 있거든요. 12라지 말고 K라고 보세요. 곱해서 가면 되겠다. 곱한 걸 다시 나눈 뒤 365에 페이스 구해주면

어.. 상립이 나오네요. 이거 잡고싶나?

이렇게 되면 더 플러스를 얘기한 것 같은데 그렇습니다. 이렇게 되는건데 조금 더 입판할 수 있도록 할게요. 예를 들면 k는 1부터 60까지 100%로 쓸 수 있거든요. 지금 제가 기사하는 건 어떤 확률값이죠. 매치가 안되는 확률값에 대해서 애들을 하고 있는 겁니다.

이것이 어떻게 할 거냐면 케일을 가지고 와서 이것을 가지고 왔다.

I think it's on the job.

한 번 드리고 보겠습니다.

한 사람밖에 없다. 그러면 생일이 겹칠 수 없죠. 0이 되는 거고요. 그러다가 빠르게 한글이 올라가요. 한 절반 정도는 매치될 가능성, 여러 정도 수준이냐 하면

20-30 사이 정도. 그러니까 20명이나 25명 정도 있으면 생일이 겹칠 가능성이 50%라는 거예요. 살과 작죠. 그리고 50명 정도 되면 거의 100% 겹친다는 겁니다. 왜 그런가요? 50만 원이 안 되는데.

생각해볼 수 있는 부분이 있죠. 가장 쉬운 단어는 뭐냐면 우리가 대부분의 K명이 있다. 알아가면 그 K명 중에서 우리가 두 명씩 태어를 만들잖아요. 그래서 양 겹치는 지 보는 거죠. 그런데 예를 들면 25명이다. 그러면 25명에서 두 명 확인하다가 어떻게 되는 거예요? 상류는 이렇게 되죠. 그러면 여기 10이 되니까 거의 내가 보고 있는 페어가

300개의 각도 페어를 보고 있는거에요. 25명은 되죠. 그래서 겹칠 수능이 큰겁니다. 그래서 우리가 상상하는 거랑 실제 계산하는게 조금 다른 경우가 꽤 있습니다. 베이지랑 못하 봅시다. 베이지랑. 제가 뭐 슬라이브에서 베이지라고 했는데 사실 더 많이 쓰는 말은

A라고 얘기하고 엄청 유명한 형태입니다. 예를 들면, 항률을 볼게요. 항률은 B가 일어났을 때 A가 일어난 항률, 반대기역 A, B는 B. 이걸 어떻게 변했느냐 하면 이렇게 변했었죠. 교집합, 그리고 B가 일어난 항률 나눠주는 것 같아요. 반대로 한 번 적어보면 A가 일어났을 때 B가 일어난 항률도 생각해볼 수 있겠죠. 이건 그냥 한 번만 바꿔주면 되겠습니다.

표지판은 그대로 적어봅시다. 조금 다르게 표현해보면, 표지판으로 정리를 해볼 수 있습니다.

이 수식합은 이렇게 표현할 수 있죠. 동시에 4대식을 이용해서 이렇게 적을 수도 있겠습니다. 베이스어란 뭐냐면 이 수식을 합친 거에요.

여기 있는 두 부분을 합친 겁니다. 그냥 만연 파우젠트를 분보로 옮겨주는 것이죠. 꽤 즉각적이고 싶잖아요. 별 말인 것 같은데 엄청 중요한. 이건 되게 재미있는 내용입니다.

그런데 리얼리티 상황에서 어떤 컨셉을 많이 쓰냐면 조금 어려운 내용이긴 한데, 깊게 나한테 얘기 안 할 것입니다. 우리가 A를 내가 알고 싶은, 내가 정말 알고 싶은 어떤 하람이트라고 생각해요. 어떤 모델도, 모델도의 것. 그냥 셋타라고 적을 때요. 어떤 셋탑 값을 알고 싶어요. 그런데 이것 값을 추정하기 위해서 나는 뭐였냐면 1년의 데이터를 얻었어요. 예를 들면 봉전의

공전이 얼마까지 빼야 하는지 공전이 한 명이 나오기 뭔지가 궁금했어 그래서 뭐냐면 동전을 얼마 만졌어요 그런 데이터가 쌓아 이런 데이터가 주어졌을 때 셋업 값은 무엇이냐 이렇게 추정해 볼게요 동전이 열 번 더서 값이 나왔는데 그럼 실체 한 일이 어떻게 되느냐 에 대해서 이게 무슨 일을 했다는 거예요 셋업에 대해서 이걸 다르게 데이터 성리랑 풀어보기는 어떻게 되냐면

조금 더 좋을 수 있습니까? 분모는 조금 어려운 느낌일거에요. 데이터가 나올 느낌이 뭐냐? 헷갈릴 수 있는데 조금 이따 얘기합시다. 이건 뭐냐면 암연이 나올 확률이라고 한다면 암연이 나올 확률에 대한 값을 내가 이게 하나를 지적하는거에요. 어떤 특별한 가정 없이 특별한 거 없이 이 때 내가 또 안 보죠? 내가 또 안...

of a medium.

조금 어려운 말은 우리가 이걸 사전 확률이라고 변합니다. 반면이 어떻게 나올지 나는 사실은 확률을 몰라요. 근데 대략적으로 약간 구부러져 있으니까 40도 정도 나올 것 같아요. 0.4로 주는 거 예를 들면 4를 주고 0.4일 때 이런 데이터가 나올 확률을 계산할 수 있거든요. 계산을 하고 이 값도 계산할 수 있습니다.

내가 가지고 있는 이 믿음, 새로운 어떤 프라이얼 값을 새롭게 업데이트를 하는 컨셉이에요. 그래서 학류의 조건번호에요. 이 컨디셔널 퀄리티의 장점은 뭐냐면, 내가 어떤 믿음이나 또는 되게 라이브한 퀄리티를 내가 이미 알고 있어. 그런데 새로운 데이터를 기반으로 이 어떤 결과를 계속 업데이트 할 수 있는 장점이에요. 그게 정말 중요한 부분이에요. 앞부분은 우리가 어떤 사전 지식을 기반으로 이런 데이터를 대상할 수 있다고 했는데, 그걸 우리가 뭐라고 하냐면,

라이플리프를 하고, 이별을 하고요. 나우픈에 우리가 사후 어떤 데이터를 기반으로 한 번 더 업데이트한 후에 어떤 지식을 보스테리알이라고 인기를 합니다. 뭐, 이거는 트랜픽 잔스키라고 하는데 다음에 한번 이별을 드리겠습니다. 일단 이번 학기는 데이지안을 깊게 안 들어가요. 깊게 안 들어가지만 깊게 들어갈 수 있는 기본적인 지식을 거의 쌓고 갈 수 있습니다.

공부하고 싶다면 공부할 수 있는 수준까지 갈 수 있습니다. 우리가 보통 동전을 던졌다 라고 하면 예를 들면 분포가 이렇게 나왔으면 0.5에 제일 가깝네 학교에 0.5야라고 하는게 우리가 일반적으로 통계에서 많이 쓰는 방법이에요. Frequentist Test라고 하는데 가장 빈번하게 나오는게 True라고 보는거에요. 실제로 학교는 그렇진 않습니다. 대부분의 0.5를 중심으로 0.5가 된 학교로 사실은

가지고 있거든요 그래서 이 이런 위에 믿음 도 사실은 정확한 하나의 값이 아니라 분포를 가지고 있었어요 그 분포가 있으면 이 라이프 분포로 나오게 되고 새로운 지식도 분포로 나오게 되요 그래서 분포와 분포의 복으로 이루어진 거기 때문에 상당히 수학적으로는 인텐시브 할 수 있어요 복잡할 수 있고 그렇습니다. 베이지안 한번 조금 재미를 풀어보면 좋을 것 같긴 하네요 단 한 번 봅시다.

시간이 많이 나아갑니다. 베이징 디어업에 대한 얘기가 종식에도 적혀져 있고 아, 여기 다 적혀있네. Fire, Relief, Relief, Hostelium, 새로운 업데이트다. 몰라서 한번 단출받았다가 넘어 가볼게요. 자, 여기 보면 오렙하에 나고 있다. LOD. 제가 수업시간에 아, 여기는 LOD. 라고 하면 요거를 생각하면 되는데요.

다른 뜻은 뭐냐면 그림이 잘 그려져 있는데 B가 나오는 확률을 조건도 한글 형태로 표현할 수 있다는 겁니다. 예를 들면 B를 나눠보면 B1, B2, B3, B4 이런 상태라면

우리가 행위를 모아서 한번 봅시다. 모아서 보면 B1, B2, B3, B4는 전부 디스조인트 형태의 엘리컨트들이죠. 그러니까 B1이 더해져야 되는데 어떻게 표현해야 되나? 어떻게 표현할지? 어떻게 표현할지?

그래서 그런 형태로 가볼 수 있죠.

1분만에 있는 조건의 감일전이 되는거에요. 이 컨셉은 사실 어렵지 않아요. 예를 들면 제가 부자가 대상률을 계산합니다. 엄청나실건데 컨디션을 뭐를 거냐면 로또가 10번 정도 당첨된다. 1등을 거는거에요. 그러면 제가 부자가 대상률은 거의 100% 아닐까 하여튼 부자 될 수 있습니다.

그래서 나 부자가 되는 확률이 100%야 라고 말하면 웃기잖아요. 왜냐하면 그 조건 자체가 확률이 매우 작잖아요. 그러니까 그 프로젝트를 당연히 고정을 하면서 가야지 원래 확률이 매우 낮은 확률이 나오게 되는 거겠죠. 그래서 당연히 기분만 주면 되는 게 아니라 이게 나올 때 한 번 더 함께 공개해 줘야 되는 거예요. 이 컨셉은 잊어버리면 실수할 수 있습니다만 이 수식을 여러분들도 하지 않더라도 바로 그냥 덮으셨으면 좋습니다.

그래서 각각을 합치면 시그마인태로 바꿀 수 있게 되죠. 각각을 합치면 결국 이 B가 나왔다. 그래서 예를 들면 제가 앞에서 적었던 수식이 안 될까요? 수식에 보면 이렇게 있습니다. 데이터가 남은 일이라고 했어요. 그렇게 잘 데이터가 어떻게 저 사람이 실험하니 나오는 거였지? 그래서 제가 생각했는데 병원에 가졌을 거냐 하면

세타 자체가 예를 들면 정약에 검색합시다. 이태리어로 하구요. 예를 들면 확률이 0부터 1까지가 발생합니다. 그러면 이렇게 되는거에요. 데이터가 나오는 확률. 그런데 세타가 이렇게 붙이기는거죠. 세타가 1부터 1까지 붙이기는거죠. 그리고 그 세타가 나오는 확률. 그 다음에 그 세타로 접근하면 되는 확률. 모든 세타 속에서 나올 수 있는 데이터의 확률들을 다 더해주는 컨셉입니다. 그런 앞에선은 이렇게 딱딱 붙이는거다. A, B처럼 붙인다라고 하면 아까 적었던 것처럼 볼 수 있겠죠. 지금의 무태를. 뭐.

그래서 이 항목이 나올 확률을 해줄거죠. 복합이 이런 식으로 많이 좋거든요. 여기는 LOPP로 이렇게 적을 수 있겠죠? 라고 제가 얘기를 할 것 같아요. 자 한번 더 볼까요?

네. 혹시 부러워지네. 그.. 탑이 다 적혀 있어서 탑을 안 적어야 하는 프렛이 되잖아요. 제가 그냥 따라 적을게요. 그러면 이걸 한번 겪을 때 고민해보세요. 한번 적어봐나? 네.

레어디니티가 있습니다. 얘네들은 질병의 프리블런스, 그리고 유명도 말았죠. 프리블런스가 1%예요. 즉 0.02입니다. 그리고, 네, 6% 그리고 이 질병을 테스트하는 어떤 검사가 있어요. 이 검사는 아주 정확하다고 합니다. 그리고, 네, 5%의 질병을 테스트하는 고수입니다.

patient랑 health, health individual, health people이라고 할게요. 어떤 뜻이냐면 질병이 있어요. 질병이 있을 때 positive로 나오는 검사 결과가 95% 이고요. 그리고 질병이 아니다. 질병이 아닐 때 이게 카스로 나오는 경우는 위양성이죠.

이런 조건으로 얘기를 하고 있는 겁니다. 이때 질문이 뭐냐면 질병에 걸린 검사결과를 했더니 양성으로 나왔다. 그런데 이 사람이 실제로 질병에서 한결이 어떻게 되냐 물어보는 거예요. 이 사람은 테스트상 양성이 나와서 positive 답할게요. 양성이 나왔다. 질병에 걸린 진짜 질병에 걸린 사람의 환경이 어떻게 되냐 을 막아주는 겁니다.

위에 있는 이야기를 조금 더 수확적으로 보면 파플레이션 내에서 어떤 집단 내에서 질병의 포함밀리티 이거는 이렇게 깔아주겠죠. 질병에 걸린 확률이죠. 마지막 포함밀리티가 되는 거예요. 밑에 있는 경우는 저 보면 질병이 있는 사람이 테스트 파스티브 하는 사람 이 경우는 0.95다라는 거고요. 그 다음에

이건 다르게 태어나면 질병이 아닌 사람이 파지털으로 나오는 것은 0.0입니다. 한번 적어봅시다. 적어보면 베이지를 적으면 이렇게 적을 수 있겠습니다. 저는 거기 기계자전을 하고 있는 것 같아요.

이렇게. 자. 일단 이 밑에를 풀어줘야겠죠. 밑에를 어떻게 풀까요? 대로끼리 풀면 됩니다. 대로끼리. 위에는 한 번 더 똑같이 적어주고요. 그 다음에 분모. 분모에는 뭐라고 할까요? 분모는 현대컨디션은 뭐가 있나요? 질병이냐 아니냐. 그게 밖에 없어요. 질병인 경우에는 위에 문자랑 똑같은 문자랑 똑같은

그리고 모는 이런 값이 나오네요. 질병이 아닐 때 파스로 나오는 거예요. 대개는 사실 질간도 이해 돼요. 파스로 나오는 경우는 각 두 가지 밖에 없죠. 질병인 사람이 파스로 나오거나 질병이 아닌 사람이 파스로 나오거나 모든 조건에서 파스로 나오는 조건들의 확률값을 계산한 거예요. 그렇죠. 이제 대상하면 됩니다.

여기 각수별 다 알고 있잖아요. 질병일 때 positive의 항류는 0.5. 질병의 항류는 0.0이 되어있죠. 그 다음에 분모. 분모는 똑같이 한 번 더 비롯이 되어있을까요? 증명일 더하기. 여기는 위양성이죠. 질병이 아니라면 0.4백한 점. 이것 계산하면 됩니다. 이것 계산하면 얼마나 나오냐면

주에 약하기 때문에 0.161이 됩니다. 어떻게 생각하세요? 95% 정확하다고 알려진 검사 비교를 통해서 내가 검사를 했어. 질병의 유병률은 1% 정도. 100명 중에 1명 정도 있는 경우에 내가 검사했더니 양성이 낫어. A제 검사를 했는데 양성이 낫다. 근데 확률을 봤더니 16%예요.

25% 정확하다 그랬는데 왜 그럴까요? 이게 잘못된거에요? 변신을 받는 잘못하는건가요? 유병률이 매우 낮은 경우에는 저렇게 나오는게 같습니다. 저게 맞아요. 위의 어떤 사전암율은 0.01이었잖아요. 1%의 아추를 에러한 상태에요. 파츠로 나온다고 하더라도 예를 들어서요. 진짜 한자가 예를 들면 진짜 한자가 판매를 써. 그리고

정상 사람이 10만 명이 있어요. 몇 검사를 했어요. 양성으로 나온 사람들은 환자는 뭐 안 들어 왔다 갑시다. 그리고 정상의 사람들도 5%나 팟스로 되겠죠. 여전히 환자들이 환자에 가서 엄청나세요. 맞죠. 그렇게 얘기를 해줘야 됩니다. 어떻게 하면 이 검상을 높일 수 있나요? 어떻게 하면 이 검상을 높일 수 있어요? 이 대부분 검사만 하고 바꿀 수는 없어요. 검사를 한 것만 다. 맞아요. 검사를 한 것만 다. 한 것만 다. 한 것만 다. 이런 게 필요가 있어요.

Thank you.

정해진 것으로 질병이 2편으로 그 다음에 빠져볼게요

You're going to pass the number of them, so...

분명이 아닌데 파트로 나오는게 뜨는 경우 전혀. 어떻게 계산했었냐면 이걸 계산해야 되죠. 똑같이 한번 더 볼게요. 이거 보타기 이거죠. 이게 분사고요. 그 다음에 분보는 똑같이 한번 더 적고 더하기

어... 네. 2.0 곱하기 1 빼기 2병류 밸런스를 빼주면 값이 나오죠. 이 값이 0.16이 아니요. 0.16이 나옵니다. 그러면 지금 아까 제가 베이지한 게 더 똑같아요. 우리의 지식이 0.01 특정 사람에 대해서 이 사람의 병의 권량은 0.01이었어요. 그런데 이탈기관을 엿게뎅하게 된 거에요. 그래서 이탈기관을

이게 새로운 사전지식, 바에 대한 내용입니다.

지식이 되는거에요. 이게 0.0이 아니라 0.1이 되어버린거에요. 다시 한번 더 계산해봅시다. 이번 기반으로 계산하면 한 번 더 검사를 또 8%가 나왔어요. 그 상태에요. 0.78. 78% 상위로 다지니까 권리당한 가능성은 훨씬 더 큰 상태가 되는거죠. 그래서 이 컨디션을 포함할 때 되게 좋은 컨셉입니다. 어...

조금 생소할 수 있긴 한데 되게 중요한 것은 제가 다음 시간에 또 얘기를 하긴 한 겁니다. 하나 더 얘기를 한 번 해보면 여러분들 그 포커가 있습니다. 포커 카드가 있어요. 포커 카드가 있는데 카메라 한번 찾아보시나.

두 장 포괄. 북한 포커를 렛덩으로 받았어요. 모두가 에이스를 한결에 계산할거야. 그런데 어떤 포괄이냐면 이미 최소한게 에이스가 있다는 것을 우리가 이미 알고 있는 상태에요. 그럼 이미 일어났다는 가정에 계산을 해봅시다. 두 번째는 둘 다 에이스가 나오는게 불타는 할 때

음.. 하나의 에이스는 스페인 모양을 좀 이렇게 약간 브로컬이 좀 되는 거 이런 모양이 있는 에이스는 이미 하나가 수 있다는 걸 이미 일어난 상태 이렇게 생각합시다. 탑프로 쿠폰은 총 52장입니다. 한 3분 정도 해줄게요.

수척은 좀 빠지다라고 받았는데 수척은 잘 지는 것 같은데 저는 성적은 여러분들 A플러스 얼마큼 수 있느냐 그런 건 다 맞춰서 줄거든요 그런데 시험을 너무 못 본다 너무 안 좋게 좋습니다 상호 하박하다 계산을 해봅시다.

어떻게 보상을 해야죠. 도집합계정감 해볼까요. 둘 다 A가 나오고 조건이 하나가 A가 나오는 조건이죠. 조금 이상하다고요. 분모는 큰 의미가 없네요. 분모는 A가 하나 나오는 것에 대해서 얘기하게 된 거고요.

사실은 이게 확률로 계산할 필요 없이 바로 50이라는 분모가 각각이 똑같기 때문에 실제 경우에 있을 때 카운트로 가도 됩니다. 다음은 보면 위에 뭐 의미가 없어요. 그렇죠. 그러니까 하나만 가지고 그냥 명확인 표지법은 계산이 2가지 되는 이렇게 작은 거울이니까 더 오르난데 이렇게 가는 거죠. 그래서 계산이 보면 얼마 나오나요? 아저씨. 아저씨. 아저씨. 아저씨. 아저씨.

베이스가 총 4개 있잖아요. 4개 들으면서 3개 물어볼게요. 그 다음에 아, 2개가 안되겠다. 빨리 봤어요. 몇백으로 갑시다. 1백이 하나도 안나오는 거예요. 48개. 베이스가 아닌게 48개에요. 거기에서 2개를 고르네요. 그렇게 생각되겠습니다.

4개 중에서 2개를 고르는 거죠. 사실 전체는 52개에서 2개를 고르는게 다 깔려있는거에요. 이게 정해져 있기 때문에 다 나르고 카운트 기반으로 갈 수 있겠습니다. 그러면, 재산해보면 4,3,2,1, 이때는 여기가 52에서 2개를 고르는게 있어야 되겠네요.

1로 되어있을까. 계산하면 52, 51, 2, 1. 제가 이거 3만 했다고 했어요. 48, 47, 2, 1. 2, 1은 나이게 되게 그래 맞죠? 여기만 계산하면 되겠죠. 더욱더 계산하면 되겠다. 백마요. 맞아. 33, 33. 아, 맞습니다.

감사합니다.

이건 이미 고른 상태다. 경우에서만 다르다. 이미 골랐어요. 나머지에서 골라야 되니까 50일 중에서 하나를 골라둘거니까 남는거에요. 위에는 이미 하나를 골라놨어요. 이걸 골라놨어요. 그러면 나올 수 있는게 뭔가요. 3개 중에서 하나를 골라둘거에요. 나머지 51개 중에서는 하나를 골라둘거에요.

그러면 여기 내려가죠 보실 육을 해서 17 5 이야기 하세요 이렇게 하는 거 알아서 그니까요 남편은 그 매장지원을 위한 거 잊지 않아요 아 아 아 아