728x90

64괘

우리가 배우고 있는 수학의 기원은 대부분이 서양에서 비롯되었는데, 순열과 조합은 동양에서 그 기 원을 찾을 수 있습니다. 순열에 대한 오래된 기록은 중국과 인도에서 발견되었습니다.

중국에서는 우주와 인간의 삶의 다양함을 설명하기 위하여 두 개의 효( -,-- )를 배열 하여 8괘와 64괘를 만들었는데, 두 개의 효의 다양한 배열은 역(易)의 기본 구조가 되었습니다. 특히 배열에 관하 여 흥미를 돋우는 소재인 마방진에 관한 기록은 1세기경 중국의 기록에서 찾아볼 수 있다고 합니다.

인도에서는 6세기경에 브라마굽타`(Brahmagupta ; 598~?665)가 n개의 원소를 가지는 집합의 원소를 재 배열하는 순열의 수가 n(n-1)(n-2)…2·1이라는 것을 알고 있었습니다. 그로부터 약 500년 후인 1150년경 에 바스카라(Bhaskara, A. ; 1114~1185(1193?)) 는 n개의 원소를 가지는 집합에서 k개의 원소를 가지 는 부분집합을 만들 수 있는 경우의 수가

이라는 것을 알고 있었던 것으로 여겨집니다. 그는 예술, 건축, 음악, 의학 등에서 순열의 개념을 발견하기 위해 노력하였던 것으로 알려져 있습니다.

로마 최후의 철학자 보이티우스

한편 고대 그리스나 로마 시대에는 순열을 본격적으 로 다루지 않은 것으로 추측됩니다. 다만 보이티우스 (Boethius A. M. S ; ?480~524)가 n개의 사건들 중에서 2개를 조합하는 경우의 수가

이 된다 는 것을 언급했을 뿐입니다.

 

중세 시대에 아라비아 인들과 유대 인들은 수학과 천 문학에 대하여 많이 연구했습니다. 예를 들어 랍비 벤 에즈 라(Ben Ezra, 1140년경)는 태양계의 행성들이 한 줄 로 합쳐지는 배열에 대하여 연구하였고, 토성이 다른 행성들과 가질 수 있는 위치 관계의 경우의 수를 찾으려고 노력했습니다. 특히 벤은 서로 다른 7개 중에서 2개를 택하는 조합의 수가 서로 다른 7개 중에서 5개를 택하 는 조합의 수와 같다는 것을 알고 있었습니다. 즉, 조합의 성질인

를 알고 있었던 것입니다. 그러나 그는 이런 내용들을 발표하지는 않았습니다.

거슨(Gerson, L. B.)은 1321년에“Maassei Choscheb”라는 책에서 서로 다른 n개 중에서 r개를 택하는 순열의 수와 조합의 수에 대한 일반적인 원리를 설명했습니다.

그로부터 몇 년 후 오렘(Oresme, N. ; ?1320~1382)은 서로 다른 6개 중에서 1개, 2개, 3개, 4개, 5개를 택하는 조합의 수들의 합, 즉

를 계산하였으며 구체적으로 조합의 수를

으로 계산하였습니다.

이탈리아 수학자 루카 파촐리

순열과 조합에 대한 보다 체계적인 연구는 1494년 파촐리(Pacioli, L. ; 1445~1517)가 지은“Summa de Arithmetica”에서 찾아볼 수 있습니다. 이 책에서 파 촐리는 몇 명의 사람들이 탁자에 앉는 경우의 수를 구 하는 방법을 설명했습니다. 또 1523년 이탈리아의 수학자인 타르탈리아 (Tartaglia, N.` F. ; 1499~1557)는 주사위를 던지 는 경우에 순열과 조합의 이론을 처음으로 적용하였고, 1540년 영국에서는 버클리(Buckley, W.)가 n개 중 에서 r개를 택하는 조합의 특별한 경우를 예로 들 었습니다.

16세기의 랍비 모세스 코르도베로(Moses Cordovero ; 1522~1570)는“Pardes Rimmonim” 을 저술하였는데, 여기서 그는 순열과 조합에 대한 흥미 로운 사례와 몇 가지 일반적인 내용을 언급하고 있습니다. 비슷한 시기에 부테오(Buteo)는 4개의 주사위를 던질 때 일어날 수 있는 경우의 수와 오늘날 번호 열쇠와 원 통형 열쇠 번호의 가능한 조합의 수를 예로 들었습니다.

오늘날과 같은 조합의 수

을 일반적인 방법으로 기술한 사람은 1634년 프랑스의 수학자인 해리건(He´ rigone, P. ; 1580~1643)입니다.

반응형
728x90

시행

같은 조건에서 반복할 수 있으며, 매번 결과가 달라질 수 있는 관찰이나 실험을 말합니다.

사건

시행의 결과로서 나타나는 결과를 사건이라고 하죠.

다시 말해 같은 조건에서 반복할 수 있는 실험이나 관찰에 의하여 나타나는 결과를 사건이라고 합니다.

표본공간의 부분집합.

시행의 결과가 어떤 사건의 원소가 될 때 그 사건이 일어난다고 합니다.


반응형
728x90

# 확률이란 무엇일까? 초등학교 수학 교과서에서는 ‘모든 경우의 수에 대한 어떤 사건이 일어날 경우의 수의 비율’을 확률이라고 나옵니다.

예를 들어 하양짱샘이 1에서 6까지의 수가 쓰여진 주사위를 한 번 던질 때 나오는 눈의 경우는 1이 나오는 경우, 2가 나오는 경우, … 6이 나오는 경우의 여섯 가지가

있죠.

$3의눈이나올\ 확률=\frac{3의눈이나올경우의\ 수}{모든경우의\ 수}=\frac{1}{6}$3 =3  =16

그러나 이와 같은 비율로 모든 확률이 정해지는 것은 아닙니다.

윷을 던지는 것을 생각해 볼까요? 윷 한 짝을 던질 때 앞면이 나오거나 뒷면이 나옵니다. 그러므로 모든 경우의 수는 2이므로, 교과서의 정의대로 하면 안면이 나올 확률은1/2이 됩니다. 그러나 우리는 경험적으로 안면이 나올 가능성과 겉면이 나올 가능성은 다르다는 것을 알고있습니다. 이것은 안면과 겉면의 모양이 다르기 때문이죠. 그러므로 교과서에서처럼 확률을 정의하려면 모든 사건이 일어날 가능성이 같아야 합니다. 즉, 주사위나 동전을 던질 때 혹은 로또복권 추첨처럼 크기와 모양, 무게가 똑같은 구슬을 고를 때와 같은 경우에 교과서와 같은 방법으로 확률이 정해집니다.

윷과 같이 모양이나 크기가 달라서 일어날 가능성이 다른 경우에는 여러 번 던져서 나온 비율로 확률을 정하게 되는데요, 이를 통계적 또는 경험적 확률이라 합니다.

윷의 경우에는 10번 던질 때 앞이 6번 이상 나온다고 합니다. 그러므로 윷 한 짝을 던질 때 겉면이 나올 확률은 0.6 이상이 되죠. 편의상 이 확률을 0.6이라고 할 때, 윷 네 짝을 동시에 던지는 윷놀이를 하면, 도, 개, 걸, 윷, 모가 나올 확률은 다음과 같습니다.

도가 나올 확률은 0.6×0.6×0.6×0.4×4=0.3456

개가 나올 확률은 0.6×0.6×0.4×0.4×6=0.3456

걸이 나올 확률은 0.6×0.4×0.4×0.4×4=0.1536

윷이 나올 확률은 0.4×0.4×0.4×0.4×1=0.0256

모가 나올 확률은 0.6×0.6×0.6×0.6×1=0.1296

이런 확률을 알고 윷놀이를 하면 놀이를 좀 더 잘 하게 되지는 않을까요?

이처럼 하나의 사건이 일어날 수 있는 가능성을 수로 나타낸 것. 즉, 동일한 원인에서 특정한 결과가 나오는 비율을 뜻합니다.

그럼 다음엔 # 사건에 관하여 알아보도록 할까요?



반응형
728x90

n개의 양수가 있을 때, 이들 수의 곱의 n제곱근 값을 기하평균이라고 합니다.

이름에서 알수 있듯 기하에서 유래 된것이라 볼 수 있습니다.

 
$\combi{\left(\combi{\prod _{i=1}^n\combi{a}_i}\right)}^{\frac{1}{n}}=\combi{\left(\combi{\combi{a}_1}\cdot \combi{\combi{a}_2\combi{\cdot \combi{a}_3}}\cdot \cdot \cdot \combi{\combi{a}_n}\right)}^{\frac{1}{n}}$(ni=1ai)1n=(a1·a2·a3···an)1n
$=\sqrt[n]{\combi{\combi{a}_1}\cdot \combi{\combi{a}_2\combi{\cdot \combi{a}_3}}\cdot \cdot \cdot \combi{\combi{a}_n}}$=na1·a2·a3···an

만약 세 개의 양수 a1, a2, a3가 주어졌다고 하면 세 수의 곱의 세제곱근값이 기하평균인 것이죠. 마찬가지로 n개의 양수 a1, a2, a3 … an이 있을 때, 이들 수의 곱의 n제곱근 값이 기하평균이 됩니다.

아래와 같이 가로 16m, 세로 2m, 높이 2m 크기의 직육면체가 있습니다.

이 직육면체의 부피를 구하면 16x2x2=64㎥가 된다.

이 직육면체와 부피가 같은 정육면체의 한 모서리의 길이는 얼마가 되어야 할까요? 

정육면체의 한 모서리의 길이를 x라고 하면, 정육면체의 부피는 x3이 됩니다. 

이때 x의 값을 구하기 위해 방정식을 풀면 다음과 같습니다.

$\combi{x}^3=64$x3=64
$x=\sqrt[3]{64}$x=364
$x=4$x=4

 

이렇게 한 모서리의 길이가 4m인 정육면체의 부피를 구하면, 4x4x4=64㎥로 직육면체의 부피와 동일함을 알 수 있습니다. 

이때 정육면체의 한 모서리의 길이 4를 직육면체의 가로, 세로, 높이인 16, 2, 2라는 세 수의 기하평균이라 합니다.

기하평균은 넓이, 부피, 비율 등 곱으로 이루어지는 값들의 평균을 구하는 데 주로 사용됩니다. 

직사각형의 넓이를 결정하는 가로와 세로의 길이의 기하평균은 동일한 넓이의 정사각형의 한 변의 길이를 의미하고, 직육면체의 부피를 결정하는 가로, 세로, 높이 세 값의 기하평균은 동일한 부피의 정육면체의 한 모서리의 길이를 의미합니다. 

이를 응용하면 최근 3년간의 물가상승률의 기하평균을 구함으로써, 한 해의 평균적인 물가상승률을 구할 수 있습니다.

예를 들어 어떤 물건의 값이 처음에 1000원 이고, 첫 해에 10% 증가하고, 그 다음 해에 20% 증가하고, 그 다음 해에 15% 감소했다고 할 때 결과 값은 처음의 값 1000원에 1.1, 1.2, 0.85의 기하평균을 세 번 곱한 값이 됩니다. 

1.1, 1.2, 0.85의 기하평균 (1.1 × 1.2 × 0.85)1/3 = 1.0391...이므로, 3년동안 평균 3.91%씩 증가한 셈입니다. 

즉, 1000 × 1.1 × 1.2 × 0.85 = 1000 × (1.0391)3 입니다.

 

반응형
728x90

6368_5213_3353.jpg
  • 오른쪽 정렬
    왼쪽 정렬
    가운데 정렬
  •  
  • 작게
    문서 너비
    옆트임

사진 설명을 입력하세요.

 

수학에서 산술 평균은 주어진 수의 합을 수의 개수로 나눈 값입니다.

n개의 수 a1, a2, a3, …, an가 있을 때, 이 수의 산술평균 A는 다음과 같습니다.

 

A=1nnk=1ak=a1+a2+a3+···+ann

예를 들어 수학시험을 4회 실시한 점수가 84점, 82점, 92점, 78점일 때, 수학 점수의 산술평균 A는

 
$A=\frac{84+82+92+78}{4}$A=84+82+92+784
$=\frac{336}{4}$=3364
$=84$=84

84점이라는 산술평균을 갖는 것입니다.

산술평균이라는 용어를 몰라도 이미 초등학교 때부터 써오던 그 평균인 것입니다.

 

반응형
728x90

평균은 수학에서 두 가지 서로 연관된 뜻이 있습니다.

평균은 average로 이와 유사하지만 통계집단의 특성을 한 개의 수치로 나타내는 대푯값의 일종인 평균(mean)이 있는데, 여기에는 평균값을 얻는 방법에 따라 산술평균, 기하평균, 조화평균이 있습니다.

보통 평균이라고 부르는 것은 산술 평균입니다. 기하 평균이나 조화 평균과는 구별됩니다. 이 평균은 표본 평균이라고도 합니다.

확률변수의 기댓값. 모평균이라고도 합니다.

평균은 통계학뿐만 아니라 기하학이나 해석학에서도 쓰입니다. 이러한 목적으로 통계학에서는 그다지 많이 쓰이지 않는 다양한 평균이 고안되었죠. 이러한 평균에 관해서는 다음 포스팅에서 설명 하겠습니다.

표본 평균은 대푯값으로 많이 쓰입니다.

자료 집합에 대한 평균은 단순히 모든 관측값을 더해서 관측값 개수로 나눈 값입니다.

일단 자료 집합의 공통성을 이렇게 설명하기로 하면, 관측값이 어떻게 다른지 설명하는 데는 보통 표준편차를 사용합니다.

표준편차는 (평균에 대한) 편차 제곱을 평균한 값의 제곱근 값입니다.

평균은 편차 제곱의 합이 최소가 되는 값입니다.

산술평균, 기하평균, 조화평균 외에도 여러가지의 평균이 있지만, 자주 사용하게 될 산술평균, 기하평균, 조화평균을 다뤄 보도록 하겠습니다.


 

반응형
728x90

10. 어느 음식점을 이용하는 고객 중 80%는 A메뉴를 주문한다고 한다. 이 음식점을 이용하는 고객 중 100명 을 임의 추출하여 조사할 때, A메뉴를 주문하지 않을 비율이 26% 이상일 확률을 아래 표준정규분포표를 이용하여 구한 것은? [5.0점]

Z

P ( 0 ≤ Z ≤ x )

0.5

0.1915

1.0

0.3413

1.5

0.4332

2.0

0.4772

 

sol) 이 음식점을 이용하는 고객 중 A메뉴를 주문하지 않을 확률은 1-0.8 = 0.2 그러므로 이 음식점을 이용한 고객 중 임의 추출한 100명에서 A메뉴를 주문하지 않을 비율을 p라 하면,

$E\left(\hat{p}\right)=0.2,\ V\left(\hat{p}\right)=\frac{0.2\times 0.8}{100}=\combi{0.04}^2$E(^p)=0.2, V(^p)=0.2×0.8100=0.042

이므로 표본비율 p은 근사적으로 정규분포 N(0.2, 0.042)을 따른다.

이때

$Z=\frac{\hat{p}-0.2}{0.04}$Z=^p0.20.04

로 놓으면 확률변수 Z는 근사적으로 표준정규분포 N(0,1)을 따르므로 구하는 확률은

$P(\hat{p}\ge 0.26)$P(^p0.26)

$=P(Z\ge \frac{0.26-0.2}{0.04})$=P(Z0.260.20.04)

$=P(Z\ge 1.5)$=P(Z1.5)

$=0.5-0.4332$=0.50.4332

$=0.0668$=0.0668

반응형
728x90

4. 서로 다른 주사위 2개를 동시에 던질 때, 나온 두 눈의 수의 곱이 홀수이면 수직선 위에서 오른쪽으로 3칸, 짝수이면 왼쪽으로 1칸 움직인다고 한다. 원점에서 출발하여 이 시행을 48번 반복할 때, 위치가 -4 이상일 확률을 위의 표준정규분포표를 이용하여 구하면? [5.0점] 

z

P( 0 ≤ Z ≤ x )

1/3

0.1293

2/3

0.2454

4/3

0.4082

sol) 두 눈의 수의 곱이 홀수가 나오는 경우는 (1,1), (1,3), (1,5), (3,1), (3,3), (3,5), (5,1), (5,3), (5,5) 9개 입니다.

두 눈의 수의 곱이 홀수가 나오는 횟수를 확률변수X라 하면 

확률변수 X는 이항분포

을 따르므로 X는 근사적으로 정규분포 N(12, 32 ) 따른다.

두 눈의 수의 곱이 홀수인 경우의 수가 X이면 짝수인 경우의 수는 48-X이므로 수직선상에서의 위치는  

            

       

 

 

 

반응형

+ Recent posts