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통계에서 이벤트는 확률 내의 변수입니다. 통계학자가 어떤 일이 일어날 가능성을 결정하려고 시도 할 때, 그는 두 가지 사건이 서로 어떻게 영향을 미치는지 보려고합니다. 이벤트를 독립형과 종속 형의 두 가지 유형으로 구분합니다. 통계 학자는 이벤트가 독립 변수이거나 변수에 종속되어 있음을 증명해야합니다.
독립 사건의 예
조지아 대학의 교육 대학에 따르면 독립 사건은 확률의 두 변수가 어떤 식 으로든 서로 영향을 미치지 않는 경우입니다. 예를 들어 한 사람이 한 번에 두 번 주사위를 굴리는 경우 결과는 롤 수에 의해 결정되지 않습니다. 또 다른 예는 오른 손잡이가 주사위를 던지는 것입니다. 사람이 오른 손잡이라는 사실만으로는 데이터의 결과에 영향을 미치지 않습니다.
종속 이벤트의 예
조지아 대학 교육 대학 (College of Education)은 종속 사건을 서로 영향을 줄 가능성이있는 두 가지 변수로 정의합니다. 예를 들어 갑판에는 52 개의 카드 만 있습니다. 모두 검은 색이나 빨간색으로 숫자, 왕과 여왕의 그림, 칼, 에이스, 다이아몬드, 클럽 같은 상징이 있습니다. 따라서 누군가 게임에서 두 장의 카드를 가져 가면, 그 사람은 자신이 찍은 카드의 확률을 계산할 수 있습니다.
질적 추론
종속 사건과 독립적 사건의 차이점을 설명하기 위해 질적 설명이 필요하다. 예를 들어 플로리다 주립대 학교 수학과는 왼팔에 캐스팅 한 사람의 예를 보여줍니다. 우리는 사람의 왼쪽 팔이 부러져 야한다고 추론합니다. 이 추론은 이것이 종속 이벤트임을 보여줍니다. 신체의 특정 부위에 석고를 사용하면 부러진 뼈가있는 부위를 결정할 수있는 좋은 기회가 있기 때문에 의존적 인 사건입니다. 그래서 확률 계산을 할 수 있습니다.
변수 연결 방법 찾기
통계에서 가장 큰 문제는 하나의 이벤트가 다른 이벤트와 연결되어 있는지 확인하려고하는 것입니다. 이것이 가능하지 않다는 의미는 아니지만 독립적 인 사건에 대한 확률을 만드는 것은 매우 어렵습니다. 한 예를 들어 CPF의 마지막 숫자가 7이고 생일이 1 월 3 일이라고 가정 해 봅시다. 충분한 자원을 가진 통계 학자는 1 월 3 일에 생일을 축하하고 CPF의 마지막 숫자로 7을 가진이 나라 사람들의 비율을 알 수 있습니다. 그러나 서로 영향을 미치거나 다시 발생하는 사건의 확률을 계산하는 것은 어렵거나 불가능합니다.