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제목:빅데이터를 지배하는 통계의 힘
저자:니시우치 히로무
출판사:비전코리아
새롭게 알게된 사실:
-빅데이터에 관련된 예측이 과거에도 충분히 존재했음을 알았다.
-빅데이터가 굉장히 섬세한 부분들까지 파고들어가는것을 알았다.
-통계학의 과학적 분석이 놀라웠다.

이해가 잘안되는부분:
-비전공자들도 쉽게 이해가 된다고 했는데 이해가 안되는 부분이 있다는게 이해가 안된다.
-이사람은 비지니스맨을 위함이라고 써놨는데 인턴이나 사원,대리급은 빅데이터가 불필요한데 이들은 비지니스맨이 아닌가라는 생각에 이사람의 두뇌가 이해되지않았다.
-이게 아직도 왜 먹힐만한건지 이해가 안된다.빅데이터부분의 발전이 그렇게도 막막한건가?

기억에 남는 문구:'통계학을 아는자가 세상을 평정한다.라는 말이 된다.'

이유:통계학에 대한 강한 확신이 깃들어있어보였으며,이책에 대한 강한 신뢰도를 가질만하게 만들었다.

평가:비록 이책이 꽤나 옛날에 나온책인지라 현재와는 맞지않는 부분이 많지만 현재까지도 참고할만한 부분들이 많기에 한번쯤 읽어볼만한 가치는 있을것같다.요약하자면,상당히 준수하다는 말이다.

영향:빅데이터에 대한 예측과 전망이 꽤나 옜날부터 이어져왔다는점에서 빅테이터에 대한 평가를 수직상승시켰다고 볼수있다.이상이다.

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1. 주제 : 머신러닝과 딥러닝

2. 주제 선정 이유 : 머신러닝과 딥러닝은 통계와 밀접한 관련이 있는 인공 지능 분야이며, 이런 기술은 기계,전자공학이나 경영 등의 다양한 분야에 함께 사용될 수 있기 때문이다.

3. 딥러닝과 머신러닝은 자율 주행 자동차나 회전체 상태진단과 같은 기계분야에 이용된다. 카메라를 이용한 주행 환경 인지 분야에서 딥러닝은 가장 중요한 기술로 자리 잡았다. 카메라를 통해 입력된 이미지에 딥러닝을 적용하면 자율주행 시스템에 필요한 정적환경 정보(차선∙운전가능도로∙교통표지판∙교통신호 등)와 동적환경 요소(차량∙보행자∙이륜차 등)를 전부 검출, 분류할 수 있다. 머신러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 데이터 분석을 위한 모델 생성을 자동화 하여 소프트웨어가 데이터를 바탕으로 학습하고 패턴을 찾아낸다. 대량의 데이터와 알고리즘을 통해 컴퓨터 그 자체를 ‘학습’시켜 작업 수행 방법을 익히는 것을 목표로 한다.딥 러닝은 인공신경망에서 발전한 형태의 인공 지능으로, 뇌의 뉴런과 유사한 정보 입출력 계층을 활용해 데이터를 학습한다. 이산확률변수 를 확률함수 PP 에 넣으면 그래프에 결과값들이 점 처럼 찍히게 된다. 하지만 셀 수 없는 연속확률변수 를 PP에 넣어주면 점이 모여서 선 이 되는 것처럼 오른쪽 그림의 분포를 그리게 된다. 따라서 확률함수 PP 가 곧 확률 분포다 라고 할 수 있다. 좀 더 나아가서 P(X)P(X) 는 확률변수 XX 에 대한 확률 분포 라고도 할 수 있다. 이산확률분포는 특정값 xx 에 대한 정확한 확률값을 표현할 수 있다. 반면에 연속확률분포는 셀 수 없는 확률 변수들의 분포이기 때문에 특정값 xx 에 대한 정확한 확률값을 표현할 수 없다. 그 대신 정해진 구간 a⩽x⩽ba⩽x⩽b 에서의 수치를 표현한다. 우리가 사건을 예측하기 위해서 해당 사건의 확률을 계산한다. 그러기 위해선 결국 확률 분포를 구해야 한다. 머신러닝의 학습과정이 바로 그 확률 분포를 찾는 것이다.

4.  공학 캠프에서 머신 러닝과 딥러닝에 대하여 배웠을 때 확률이나 통계와의 관련성을 잠깐 배웠었다. 그 때에는 인공지능 분야에 관심이 없어서 제대로 듣진 않았지만 이번 탐구를 통해 데이터 사이언스도 자율 주행 자동차와 같은 기계공학적 분야와 접목될 수 있다는 것을 깨달았다. 기계공학과를 희망하기 때문에 기계와 관련된 부분에 기초하여 조사를 했더니 도움되는 정보를 알게되어서 좋았다.

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1.엔트로피와 확률과 통계

2.요즘 향수에 대한 관심도가 높아져 향수 속에 있는 확률과 통계에 대해서 찾아보던 중 물리수업에서 배운 엔트로피와 향수 그리고 확률과 통계가 서로 연관이 있다는 것을 보았다. 엔트로피는 자연물질이 변형되어 원래 상태로 돌아가지 못하는 상황을 이야기하는데 이 현상이 확률과 통계와 관련이 없다고 생각 했는데 엔트로피가 어느 부분에서 확률과 연관성이 있는지에 대해서 의문이 들었고 궁금해졌기 때문에 이 주제를 선정하게 되었다.

3. 엔트로피는 얼마나 무질서한가?를 말한다고 할 수 있어 대표적인 예시가 향수 이다. 향수병에 향수분자들이 모여 있는 상태를 무질서도가 낮은 상태, 방안에 향수분자들이 퍼져있는 상태를 무질서도가 높은 상태로 설명할 수 있다. 자연의 모든 현상은 엔트로피가 증가하는 방향으로 일어나므로 향수분자가 자동으로 향수병에 모이는 것은 불가능 하다고 할 수 있다. 이렇게 향수와 관련있는 엔트로피는 확률과도 연관이 된다.

엔트로피를 계산할 때는 우선 가능한 모든 경우의 수와 질서가 있다고 생각되는 상태의 경우의 수를 알아야 한다. k는 상수고, W는 계의 거시적인 상태에 상응하는 가능한 미시상태의 수다. 즉 확률에서 말하는 '경우의 수'다. 어떤 상태에 도달하는 경우의 수가 많을수록 확률이 높아진다. 즉 볼츠만의 엔트로피 정의는 엔트로피(S)가 확률의 로그(log)에 비례한다는 것을 의미한다. 볼츠만은 닫힌계의 엔트로피는 증가한다는 열역학 제2법칙을 확률을 이용하여 증명하려 한 것이다.

4.이번 활동을 통해 내가 관심 있는 분야인 향수와 화학에 확률과 통계가 깊은 연관이 있다는 사실에 대해 알 수 있었다. 단순히 향수를 뿌리면 향이 퍼진다. 그리고 그 향은 원래 상태로 되돌아 갈 수 없다. 라는 것 엔트로피와 향수와의 관계만을 알고 있었다. 그런데 엔트로피와 확률사이의 관계는 전혀 알지 못했는데 경우의 수와 엔트로피와의 연관성에 대해서 새롭게 알게 되었다. 우리 주변에 있는 물품들 대부분은 확률과 통계와 연관이 있다고 생각한다. 나는 향수말고도 화장품에도 관심이 높은데 화장품을 시중에 판매하기 위해서 여러 번의 실험을 통해 통계를 내는 등 화장품제작에도 확률과 통계가 관련있다고 생각하게 되었고 다음에는 화장품과 확률과 통계사이에 어떤 관련이 있는지에 대해서 조사하고 싶다.

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1. 오비탈과 확률
2. 화학을 배우면서 오비탈을 배웠는데 이것은 확률을 이용해서 전자의 위치를 나타낸 것이다. 그래서 배우면서 어떠한 연관성이 있는지 궁금해서 조사하게 되었다.
3. 오비탈이란 전자가 존재할 수 있는 공간을 확률에 따라 점으로 나타낸 것이다. 우리는 전자가 어디있는지 정확하게 알 수 없다. 그래서 확률 분포로 나타내는 것이다.  그리고 그림상에 나타난 경계면은 존재 확률이 90~95%가 될 때의 경계면이다.
양자수에는 주양자수, 부양자수, 자기 양자수, 스핀 양자수가 있다.
그리고 마디라는 것이 있는데 이것은 전자가 존재할 확률이 0이 되는 부분을 말한다. 방사방향 마디에는 핵으로부터 방향에 관계없이 일정한 거리에서 전자가 존재할 확률이 0이 되는 표면을 말하고 각동량 마디는 핵으로부터 거리에 관계없이 일정한 방향에서 전자가 존재할 확률이 0이 되는 표면이다. 이것은 오비탈 종류에 따라 각 마디의 형태와 수가 달라진다.
원자 오비탈의 형태는 s오비탈, p오비탈, d오비탈이 있다. s궤도함수는 구형이고 방향성이 없다. 이 안에는 전자가 2개 들어갈 수 있다. 핵에서 떨어진 거리가 멀어지면 전자가 발견될 확률은 작아진다.
p궤도함수는 아령 모양이다. 이것은 방향성이 있다. 이것은 x축, y축, z축으로 세종류가 있다.
d궤도함수는 우리가 자세하게 배우지는 못했지만 복잡한 모양으로 생겼다.
4. 오비탈에 대해서 평소에 몰랐던 것까지 찾으면서 새로운 지식들을 알게 되었다. 오비탈이 확률 함수로 왜 그러한 모양이 나오는지 더 자세하게 배울 수 있었다. 평소에 화학에 관심이 많았다. 원자, 분자, 전자 등 작은 입자에 대해서 궁금한 점이 많았는데 이렇게 더 집중적으로 배울 수 있다는 것이 굉장히 유익했다.

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다음 시간 수업안내입니다.

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다음 시간 수업안내입니다.

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<1월4일(월) 수업안내>
1. <밴드 출석 체크방>에 출석하기

2. 밴드 출첵 후 <패들렛> 접속하기

이번 시간은 확률과 통계 독서시간입니다. 확률과 통계 관련된 책을 미리 결정합니다. 해당 시간에 한챕터 만 읽고 아래 <독서논술하기> 한글 파일을 패들렛 자기 이름에 올리면 됩니다.

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다른 학생들이 한거 복사하지 마세요!  벌써 복사한 학생은 스스로 삭제하세요.

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다른 학생들이 한거 복사하지 마세요!  벌써 복사한 학생은 스스로 삭제하세요.

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20106 김재겸

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주제:확률과 통계가 역사와 행정에 끼친 영향.
주제선정이유:본인의 진로인 행정학의 발달과정을 익히 배운 사람들은 통계가 행정학에 얼마나 큰 영향을 미쳤는지를,확률이 국가이성의 성립에 있어서 얼마나 거대한 영향을 끼쳤는지를 알수있다.따라서 진로와 연관성이 크나큰 위의 주제를 선정했다.
진로와의 관련성:위에서 이미 서술하였다.
실생활에서 쓰인 부분:만약 행정서류에 통계적 서술이 결핍된다면 현재 이루어지고 있는 모든 행정시스템은 믿기지않을정도로 비효율적으로 변한다.현재의 행정시스템은 통계학이 발달된 이후로 정립됬다고 말해도 과언이 아니라는것이 그것을 증명한다.그예로,통계학이 발달된 이후로 종이의 사용량이 그전의 10%에서 15%수준으로 하락한것만 보아도 알수있다.
그예로써,통계가 발달하기 이전에는 통계를 내기위하여 공식을 활용하지않고 오로지 인력을 활용하거나 원시적인 산술을 통하여 결론을 내렸다면,통계학이 발달한 이후로는 공식을 활용함으로써 결론을 내릴수있게되었다.
고찰:물론,확률과 통계또한 그 약점과 맹점이 파악되어오지않은것은 아니다.오로지 공식만을 이용하야 현장을 살피지않으니 부실한 점이 많다.이러한 부분을 수학자들과 행정가들의 협업을 통하야 개선해 나가야하는것이다.

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주제탐구 보고서

주제: 실생활에 쓰이는 확률과 통계

확률이란?

주제선정이유는?

다른것 보다 진로와의 관련성보다는 확률과 통계가 우리 주위에서 어떻게 작용이 되고 사용되는지에 대해 궁금하였고 그곳에 대해 초점을 맞추어 조사하였다.

동일한 원인 하에서 어떤 특정한 사건이 발생할 수 있는 가능성을 수로 나타낸 것을 말합니다.

그리고 통계는?

다양하게 수집한 데이터를 바탕으로 이를 분석하여 수치로 나타내는 것입니다. 평균, 분포도 등이 이 통계에 해당됩니다. 만약 확률과 통계가 없어진다면, 우리가 생활하는 모습이 현저하게 달라질 만큼

​실생활에서 확률과 통계가 미치는 영향력은 어마어마합니다.우리의 몸에서는 여러가지 경우의 수들이 나타납니다. 혈액형과 지문이 그중 하나이죠.한번쯤 친구에게 “너는 혈액형이 뭐야?” 라는 질문을 해본 적이 있을 것입니다.

이 혈액형은 농담반 진담반으로 성격을 구분하는 기준이 되기도 합니다.  때 혈액형은 ABO식 혈액형 분류법을 따른 것으로,

A, B, O 유전형을 2개씩 조합하여 만들어지게 됩니다.

그럼 이제 이 유전형들의 조합을 통해 나올 수 있는 혈액형의 개수를 구해볼 수 있는데,

3가지 유전형으로 중복을 허용해서 2개씩 조합하면,

6이라는 결과값이 나옵니다.

A형(AA, AO), B형(BB, BO), O형(O), AB형(AB) 의 6가지를 나타내는 것입니다.우리 손에 있는 지문은 사람마다 같은 것이 하나도 없다는,

우리의 신분을 보증해주는 수단 입니다. 그리고 요즘은 스마트폰의 잠금 해제도 지문으로 하게 되어,

모든 손가락의 지문을 등록하여 편리하게 사용하는 분들이 많습니다.

그럼 우리의 한쪽 손 지문의 경우의 수는 과연 몇개나 될까요?지문은 선의 배열에 따라 1~9번의 숫자를 부여 받게 된다고 합니다.

지문이 없는 경우에는 0번이 되구요.

이를 적용해본다면 한 손가락이 가질 수 있는 지문의 종류는 10가지가 되고,

한손이 가질 수 있는 지문의 경우의 수는 중복 순열을 사용해서 10의 5제곱이 됩니다.  또 불꽃놀이에서도 다양한 불꽃의 색을 내기위해 불꽃의 색깔은 금속 성분에 따라 달라지고, 불꽃의 모양은 화약의 혼합과 시간의 차이에 따라 변화합니다.

이러한 금속성분과 화약의 혼합, 시간차 라는 경우의 수를 조합하여

아주 다양하고 아름다운 불꽃들이 만들어지게 되는 것입니다. 뜻하지 않은 선물을 얻을 수 있는 경품행사에서도 흥미로운 확률이 적용됩니다.

누구나 한 개씩은 가지고 있을 보험에서도 아주 중요한 역할을 하고 있습니다.

보험은 재해나 각종 사고 따위가 일어날 경우의 경제적 손해에 대비하여,

미리 일정한 보험료를 꾸준히 적립하여, 사고 발생 시 약속된 만큼 손해를 보상받는 제도입니다.

이 중요한 보험료를 책정할 때에 확률이 쓰이는데요,

보험료 계산의 이상적인 원칙은 '수지 상등의 원칙’입니다.

수지 상등의 원칙이란,

(예상되는 보험금 지출) = (예상되는 보험료 수입)

이어야 한다는 것입니다.

여기에서 보험회사가 미래에 발생할 보험금 지출을 예측할 때 가장 중요하게 쓰이는 것이,

바로 보험금이 지급되어야 할 사고의 발생 확률입니다.즉 보험 사고가 발생할 확률인 사망률, 해당 질병 발생률, 재해 발생률 등을

충분한 경험 데이터를 근거로 한 다양한 방법으로 분석하여 보험료를 산출하는 것입니다.

만약 사망률이 낮아진다면 보험 지급의 확률이 낮아지는 것이기 때문에

사망을 보장해주는 보험료 또한 낮게 책정이 될 것이고,

어떤 질병의 발생률이 점점 올라간다면, 보험 지급의 확률이 높아지기 때문에 보험료가 올라갈 것입니다.

이런식으로 확률과 통계가 우리 실생활 면에서 중요하게 자리잡고 있다는것을 알수있다. 이번 조사를 통해 확률과 통계가 우리 주위에서 많쓰인 다는 것을 알게 되었다. 위에 조사한것 보다도 우리 주위에서 생각보다 더 많은 다양한 분야에서 사용이 된다는것이 신기했다.

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확률과 통계 주제 탐구 보고서

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확률과 통계 주제 탐구 보고서

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조건부 확률로 구하는 진단키트의 오류발견률과 정확도

주제 선정 이유

생명공학자를 희망하며 지난 1년간 전세계를 뒤흔든 코로나19 바이러스에 대해 관심을 가지는 것은 어쩌면 당연한 일이다. 언제 온전히 신뢰할 수 있는 백신이 나올지, 변종 바이러스의 위험성은 어떨지 항상 궁금한 것은 사실 진로를 떠나서 모든 사람들의 관심사일 것이다. 최근 확진자가 폭증하며 일부 지역에서 코로나 바이러스에대한 전수조사를 실시한다는 말이 나오기도 했다. 하지만 과연 '이러한 전수조사가 무조건 감염자를 찾아내는 데에 효율적인 방법인가? 진단키트의 정확도에 따라 어쩌면 더 큰 오해와 불편을 일으키는 것은 아닐까?' 라는 의문이 들었고, 진단키트의 정확도를 확률을 통해 알아보고 싶어 이 주제를 선정했다.

탐구

어떤 사람이 감염되었는지의 여부는 현미경으로 바이러스를 여부를 직접적으로 확인하지 않는 이상 온전히 확신할 수 없다. 하지만 이 방법은 시간이 매우 오래 걸리기 때문에 우리는 진단키트를 사용한다.

전염병이 인류를 위협할 때 우리는 진단키트 덕분에 신속하게 아픈 사람들을 찾아내고 확산을 방지할 수 있다. 따라서 진단키트의 정확도는 매우 중요하지만 정확도가 100%인 진단키트를 만드는 것을 거의 불가능하다.

감염되었다고 진단 키트가 판정한 경우를 양성, 감염되지 않았다고 판정하면 음성이라고 하는데, 감염되었거나 감염되지 않은 사람을 진단키트로 검사하면 총 4가지 상황이 발생한다. 양성이라고 판정받은 사람이 실제로도 감염되었을 경우에는 진양성, 실제로는 감염되지 않은 경우에는 위양성이라고 한다. 반대로 음성이라고 판정받은 사람이 실제로도 감염되지 않았을 경우에는 진음성, 실제로는 감염되었을 경우에는 위음성이라고 한다.

이때 우리는 민감도와 특이도의 개념을 사용한다. 민감도는 실제로 감염된 사람을 양성으로 판정하는 비율이고, 특이도는 실제로 감염되지 않은 사람을 음성으로 판정하는 비율이다. 즉, 민감도가 낮은 진단키트는 실제로 감염되었지만 음성으로 판정되는 사람, 위음성의 비율을 증가시켜 공중보건에 큰 위협이 된다. 특이도가 낮은 진단키트는 반대로 위양성의 비율을 증가시켜 불필요한 치료와 불편을 초래한다.

민감도와 특이도를 활용하여 진단키트의 불확실성을 알아내기 위해 예를 들어보려고 한다.

ex) 전국민이 10000명인 나라에 감염률이 2%인 바이러스가 확산되었다. 즉 전국민 중 200명이 병에 감염되었고, 9800명은 감염되지 않았다. 이때 민감도와 특이도가 모두 99%인 진단키트가 사용되었다. 키트의 성능은 꽤나 훌륭한 것처럼 보인다.

민감도가 99%이므로 감염된 200명 중 양성 판정을 받는 사람은 198명, 음성 판정을 받는 사람은 2명이다. 특이도도 99%이므로 감염되지 않은 9800명 중 음성 판정을 받는 사람은 9702명이고, 양성 판정을 받는 사람은 98명이다.

이때 조건부 확률을 이용하여 진단키트의 불확실성을 알아볼 수 있다.

오류 평가의 중요한 지표 중 하나는 검사에선 양성이 나왔지만, 실제로는 감염되지 않은 사람의 비율이다. 이 비율을 오류발견률(FDR)이라 한다.

위 예시에 적용하면 98/198+98 로 98/296 즉 약 33%가 나온다.

반대로 정확도(ACC)를 따져보면 정확도는 전체 검사 중에서 진단키트가 제대로 된 판정을

내린 비율이므로 198+9702/10000 이므로 9900/10000, 99%이다.

99%의 ACC와 33%의 FDR 이 수치는 우리에게 매우 큰 충격을 준다.

99%의 민감도와 특이도를 가진 고성능의 진단 키트라고 해도, 양성이 나온 3명 중 1명은 실제로 감염되지 않은 것이기 때문이다.

이처럼 전수 조사를 하면 위양성의 확률이 더욱 높아져 크나큰 불편을 초래한다.

최근 승인을 받은 코로나 항원 진단 키트의 정확도는 민감도 90%, 특이도 96%이다. 즉, 전국민을 대상으로 한 코로나 전수조사는 꽤나 효율적이지 않을 수 있다는 것이다.

느낀점

생명과학과 관련된 진로를 희망하면서 코로나 19 바이러스와 진단 키트에 원래도 관심이 있었지만 진단키트의 정확성에 대한 의문을 가져본 적은 없었던 것 같다. 하지만 이번 탐구를 통해서 민감도와 특이도 그리고 조건부 확률로 구하는 오류발견률을 연관지어 생각해보니 우리가 단순히 ‘코로나 막으려면 일단 다 검사해봐야 하는 것 아니야?’라는 생각을 가지는 것이 잘못되었음을 알게되었다. 코로나19를 정확히 진단하는 것이 너무나 중요해진 이 시점에서 이런 주제로 탐구를 진행하게 되어 매우 유익한 시간이었다. 앞으로는 진단키트의 오류발생률을 줄일 수 있는 방법에 대해 탐구해보고싶다.

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주제: 실생활에 쓰이는 확률과 통계
확률이란?
주제선정이유는?
다른것 보다 진로와의 관련성보다는 확률과 통계가 우리 주위에서 어떻게 작용이 되고 사용되는지에 대해 궁금하였고 그곳에 대해 초점을 맞추어 조사하였다.

동일한 원인 하에서 어떤 특정한 사건이 발생할 수 있는 가능성을 수로 나타낸 것을 말합니다.

그리고 통계는?

다양하게 수집한 데이터를 바탕으로 이를 분석하여 수치로 나타내는 것입니다. 평균, 분포도 등이 이 통계에 해당됩니다. 만약 확률과 통계가 없어진다면, 우리가 생활하는 모습이 현저하게 달라질 만큼

​실생활에서 확률과 통계가 미치는 영향력은 어마어마합니다.우리의 몸에서는 여러가지 경우의 수들이 나타납니다. 혈액형과 지문이 그중 하나이죠.한번쯤 친구에게 “너는 혈액형이 뭐야?” 라는 질문을 해본 적이 있을 것입니다.

이 혈액형은 농담반 진담반으로 성격을 구분하는 기준이 되기도 합니다.  때 혈액형은 ABO식 혈액형 분류법을 따른 것으로,

A, B, O 유전형을 2개씩 조합하여 만들어지게 됩니다.

그럼 이제 이 유전형들의 조합을 통해 나올 수 있는 혈액형의 개수를 구해볼 수 있는데,

3가지 유전형으로 중복을 허용해서 2개씩 조합하면,

6이라는 결과값이 나옵니다.

A형(AA, AO), B형(BB, BO), O형(O), AB형(AB) 의 6가지를 나타내는 것입니다.우리 손에 있는 지문은 사람마다 같은 것이 하나도 없다는,

우리의 신분을 보증해주는 수단 입니다. 그리고 요즘은 스마트폰의 잠금 해제도 지문으로 하게 되어,

모든 손가락의 지문을 등록하여 편리하게 사용하는 분들이 많습니다.

그럼 우리의 한쪽 손 지문의 경우의 수는 과연 몇개나 될까요?지문은 선의 배열에 따라 1~9번의 숫자를 부여 받게 된다고 합니다.

지문이 없는 경우에는 0번이 되구요.

이를 적용해본다면 한 손가락이 가질 수 있는 지문의 종류는 10가지가 되고,

한손이 가질 수 있는 지문의 경우의 수는 중복 순열을 사용해서 10의 5제곱이 됩니다.  또 불꽃놀이에서도 다양한 불꽃의 색을 내기위해 불꽃의 색깔은 금속 성분에 따라 달라지고, 불꽃의 모양은 화약의 혼합과 시간의 차이에 따라 변화합니다.

이러한 금속성분과 화약의 혼합, 시간차 라는 경우의 수를 조합하여

아주 다양하고 아름다운 불꽃들이 만들어지게 되는 것입니다. 뜻하지 않은 선물을 얻을 수 있는 경품행사에서도 흥미로운 확률이 적용됩니다.

누구나 한 개씩은 가지고 있을 보험에서도 아주 중요한 역할을 하고 있습니다.

보험은 재해나 각종 사고 따위가 일어날 경우의 경제적 손해에 대비하여,

미리 일정한 보험료를 꾸준히 적립하여, 사고 발생 시 약속된 만큼 손해를 보상받는 제도입니다.

이 중요한 보험료를 책정할 때에 확률이 쓰이는데요,

보험료 계산의 이상적인 원칙은 '수지 상등의 원칙’입니다.

수지 상등의 원칙이란,

(예상되는 보험금 지출) = (예상되는 보험료 수입)

이어야 한다는 것입니다.

여기에서 보험회사가 미래에 발생할 보험금 지출을 예측할 때 가장 중요하게 쓰이는 것이,

바로 보험금이 지급되어야 할 사고의 발생 확률입니다.즉 보험 사고가 발생할 확률인 사망률, 해당 질병 발생률, 재해 발생률 등을

충분한 경험 데이터를 근거로 한 다양한 방법으로 분석하여 보험료를 산출하는 것입니다.

만약 사망률이 낮아진다면 보험 지급의 확률이 낮아지는 것이기 때문에

사망을 보장해주는 보험료 또한 낮게 책정이 될 것이고,

어떤 질병의 발생률이 점점 올라간다면, 보험 지급의 확률이 높아지기 때문에 보험료가 올라갈 것입니다.
이런식으로 확률과 통계가 우리 실생활 면에서 중요하게 자리잡고 있다는것을 알수있다. 이번 조사를 통해 확률과 통계가 우리 주위에서 많쓰인 다는 것을 알게 되었다. 위에 조사한것 보다도 우리 주위에서 생각보다 더 많은 다양한 분야에서 사용이 된다는것이 신기했다.

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온라인클래스 강의 대신 오늘 수업은 밴드에 공지한대로 2021수능 문제 분석시간입니다.
밴드 출석 먼저 한 후 아래 파일을 작성하여 패들렛(본인 이름)에 올리면 됩니다.
2021 수능 문제는 위 파일에 있습니다.

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확률과 통계와 관련된 주제탐구 보고서 작성하시면 됩니다. 진로와 관련하여 작성하면 더 좋겠죠?

제출기한 : 12월 29일까지 오전 9시까지
<양식>
1. 주제 제목
2. 주제 선정이유
3. 진로와의 관련성/ 확률과 통계 개념 및 실생활에  쓰인 부분 등 조사
4. 고찰
내용요소 포함하여 느낀점/추후 계획 등 작성