통계학 입문
George Boorman
Curriculum Manager, DataCamp
사건의 확률은?
$$ P(\text{event}) = \frac{\text{사건이 일어나는 경우의 수}}{\text{가능한 전체 결과의 수}} $$
예: 동전 던지기
$$ P(\text{앞면}) = \frac{\text{앞면 1가지}}{\text{가능한 2가지 결과}} = \frac{1}{2} = 50\%$$



$$P(\text{Brian}) = \frac{1}{4} = 25\%$$


$$P(\text{Brian}) = \frac{1}{4} = 25\%$$
두 사건은 첫 번째 사건의 결과와 상관없이 두 번째 사건의 확률이 변하지 않으면 독립적입니다.
| 주문 번호 | 제품 유형 | 순수량 | 총매출 | 할인 | 반품 | 순매출 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 200 | 바스켓 | 13 | 3744.0 | -316.80 | 0.00 | 3427.20 |
| 201 | 바스켓 | 12 | 3825.0 | -201.60 | -288.0 | 3335.40 |
| 202 | 바스켓 | 17 | 3035.0 | -63.25 | 0.00 | 2971.75 |
| 203 | 아트 & 조각 | 47 | 2696.8 | -44.16 | 0.00 | 2652.64 |
| 204 | 바스켓 | 17 | 2695.0 | -52.50 | -110.00 | 2532.50 |

| 제품 유형 | 주문 수 |
|---|---|
| 바스켓 | 551 |
| 아트 & 조각 | 337 |
| 주얼리 | 210 |
| 주방 | 161 |
| 홈 데코 | 131 |
| ... | ... |
| 합계 | 1767 |
$$P(Jewelry) = \frac{Order \ Count(Jewelry)}{Sum(Total \ Order \ Count)}$$
$$P(Jewelry) = \frac{210}{1767}$$
$$P(Jewelry) = 11.88 \%$$
| 제품 유형 | 주문 수 | 확률 |
|---|---|---|
| 바스켓 | 551 | 31.18% |
| 아트 & 조각 | 337 | 19.07% |
| 주얼리 | 210 | 11.88% |
| 주방 | 161 | 9.11% |
| 홈 데코 | 131 | 7.41% |
| ... | ... | ... |
| 합계 | 1767 | 100% |
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