확통 쉬운 질문이 있습니다.
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A를 포함한 n개의 개체에서 r개를 뽑는 시행에서 A가 뽑힐 확률은 r/n인데요,
"이 상황에서" 왜 이렇게 되는지 궁금합니다. (논리적이고 직관적인 , 정성적인? 이해)
r × nCr = n × n-1Cn-r (대표뽑기) 공식으로부터 나오는 것은 아는데 왜 저렇게 뽑는 상황에서 결과가 저렇게 될 수밖에 없는지 설명이 듣고싶습니다.
그리고 저 시행에서 각각의 개체의 입장에서 보면 각각의 개체가 뽑힐 확률은 동일하니까 p로 둬버리면, (저 시행을 하고 다시 넣고 다시 시행하는)복원추출을 m회 시행했을때 각각의 개체의 입장에서 모두 동일하므로 A로 놓고 보면 A가 뽑히는 횟수를 X라 하면 m회의 시행에서 X는 이항분포 B(m,p)를 따르는데 시행을 n회 한다면 기댓값 E(x)=np인데 p=r/n이므로 이 기댓값이 r이어야만 한다는 건데 n명중 r명 뽑는 시행을 n번 하면 A가 평균적으로 r번 뽑힌다는 건데 이것도 저거랑 비슷하게 직관적인 이해가 있을까요?
말로 풀어쓰면 절 포함한 집단에서 10퍼센트만 뽑을 때 제가 뽑힐 확률이 10퍼센트가 될 수밖에 없고, 만약 집단이 100명이면 그 시행을 100번 했을 때 평균적으로 제가 10번 뽑힌다는 말인데
뭔가 언뜻 생각해보면 당연한 것 같은데 막상 왜 그런지 조금 더 논리적으로 이해하고 싶은데 어렵네요
도움 부탁드립니다.
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다른내용말고 수학적 확률의 이해를 위해 첨언하자면 주사위를 던질 때 1이 나올 확률은 (1/6)이죠...
예를 들어 10번 던졌을 때 1이 안나올수도 있고 뭐 막 8번 나올수도 있죠...
그걸 100번으로 시행횟수를 늘려보면 1이 안나오는 경우 진짜 희박할겁니다. 1이 나오긴 할 것 같아요... 물론 그 희박한 확률로 안나올수도 있지만
다시 600번으로 시행횟수를 늘려보면 1이 100번 나오는 경우도 있지만 또다른 600번 시행에서는 90번 나올수도 있고 150번 나올수도 있죠...
다시 6000번, 60000번, ... 횟수를 무한대까지 늘려보면 실제 어마어마한 횟수로 계산해보면 100%로 (1/6) 확률은 아닐수도 있지만) 그 수렴값은 (1/6)이 될겁니다...
물론 일반적인 주사위의 경우입니다...
질문의 요지는 그게 아닌데요.. 수학적 확률이 각각의 근원사건에 대한 확률은 모두 같다는 것을 전제한다는 것은 알고 있습니다
"A를 뽑는"시행인데 "A의 입장에서" 어떻게 r/n이 되냐는거죠