확률 계산기 (여사건·합사건·조건부)기초·통계
두 사건의 확률을 넣으면 합사건·곱사건·여사건·조건부확률을 한 번에 계산하고, 배반인지 독립인지 판정합니다.
- 삼각비 계산기도(°)와 라디안을 서로 바꾸고, 그 각의 sin·cos·tan 값을 함께 보여 줍니다. 호도법이 헷갈릴 때 쓰세요.삼각비삼각함수 계산기
- 평균 계산기숫자를 붙여 넣으면 평균·중앙값·최빈값을 한 번에 냅니다. 가중치를 주면 가중평균도 계산합니다.가중평균중앙값
- 분수 계산기두 분수를 더하고 빼고 곱하고 나눕니다. 약분한 기약분수, 대분수, 소수까지 함께 보여 줍니다.약분통분
- 최대공약수·최소공배수 계산기여러 수의 최대공약수와 최소공배수를 한 번에 구하고, 유클리드 호제법 과정도 보여 줍니다.최대공약수
- 소인수분해 계산기수를 소수의 곱으로 쪼갭니다. 약수의 개수·약수의 합·모든 약수까지 한 번에 나옵니다.소인수분해약수 계산기
- 분산·표준편차 계산기자료를 넣으면 분산과 표준편차를 모집단·표본 두 기준으로 계산하고, 각 값의 표준화 점수(Z)도 보여 줍니다.표준편차표준편차 계산기
- 접선의 방정식 계산기다항식을 넣으면 도함수와 이계도함수, 그리고 원하는 점에서의 접선을 구합니다. 극값과 변곡점도 함께 찾습니다.접선의 방정식도함수
- 다항함수 정적분·넓이 계산기부정적분 식과 정적분 값을 구합니다. 부호를 무시한 실제 넓이(x축과 둘러싸인 넓이)도 따로 계산합니다.정적분넓이 계산
- 로그·지수 계산기log를 아무 밑으로나 계산하고, 밑 변환 공식·지수 형태·상용로그와 자연로그 값을 함께 보여 줍니다.로그 계산기지수 계산기
- 등차수열·등비수열 계산기첫째항과 공차(공비)를 넣으면 일반항 식, n번째 항, 첫 n항까지의 합을 계산하고 앞부분 항을 나열합니다.등차수열등비수열
- 시그마 계산기Σ의 위아래 값과 식을 넣으면 합을 계산하고, 자연수 거듭제곱 합 공식으로 어떻게 정리되는지 보여 줍니다.시그마수열의 합
- 코사인법칙·사인법칙 계산기세 변 또는 두 변과 낀각을 넣으면 나머지 변·각·넓이·외접원 반지름을 모두 구합니다.코사인법칙사인법칙
- 원의 방정식일반형을 표준형으로 고쳐 중심과 반지름을 구하고, 직선을 넣으면 만나는지 접하는지 판정합니다.원의 방정식원의 넓이
- 다항식 인수분해·전개정수 계수 다항식을 인수분해합니다. 유리근 정리로 (x − α) 꼴을 모두 뽑아내고 남은 부분까지 보여 줍니다.인수분해인수분해 계산기
- 정규분포 계산기평균과 표준편차를 넣으면 구간 확률을 계산하고, Z값·상위 몇 %인지·신뢰구간까지 함께 냅니다.정규분포표준화
- 이차함수 그래프y = ax² + bx + c 를 표준형으로 고쳐 꼭짓점·축·x절편을 구하고, 그래프를 그려 줍니다.이차함수이차함수 그래프
- 순열조합 계산기nPr, nCr, 중복순열, 중복조합, 원순열을 한 화면에서 계산하고 어떤 상황에 무엇을 쓰는지 알려 줍니다.순열조합이항계수
- 근의공식 계산기ax² + bx + c = 0 의 근을 구하고, 판별식으로 근의 개수와 종류를 판정합니다. 허근도 그대로 보여 줍니다.근의 공식판별식
확률의 덧셈정리와 조건부확률 정의만 씁니다.
이렇게 찾으셨다면
- 조건부확률
- P(A)와 P(B), 두 사건의 관계를 넣으면 P(A|B)와 P(B|A)가 나옵니다.
- 여사건
- P(A)와 P(B)를 넣으면 여사건 확률 P(Aᶜ)와 P(Bᶜ)가 나옵니다.
- 확률 계산
- 독립·배반·교집합 직접 입력 중에서 관계를 고르면 합사건 P(A∪B)와 P(A∩B)가 나옵니다.
한 줄로 말하면
두 사건의 확률을 넣으면 합사건·곱사건·여사건·조건부확률을 한 번에 계산하고, 두 사건이 배반인지 독립인지도 판정합니다.
덧셈에서 겹치는 부분을 빼는 것이 핵심입니다
여사건: P(A가 일어나지 않을 확률) = 1 − P(A). '적어도 하나'를 묻는 문제는 대부분 여사건으로 푸는 편이 빠릅니다.
합사건: P(A 또는 B) = P(A) + P(B) − P(A와 B). 겹치는 부분을 두 번 세었으므로 한 번 빼 줍니다. 배반사건이면 겹침이 0이라 그냥 더하면 됩니다.
조건부확률: P(B | A) = P(A와 B) ÷ P(A). 'A가 일어났다는 것을 알고 있을 때 B가 일어날 확률'이고, 분모가 전체가 아니라 A로 바뀐다는 것이 요점입니다.
독립이면 P(A와 B) = P(A) × P(B) 이고, 이때 P(B | A) = P(B)가 됩니다 — A를 알아도 B에 대한 판단이 바뀌지 않는다는 뜻입니다.
자주 틀리는 곳
배반은 동시에 일어날 수 없다는 뜻이고, 독립은 서로 영향을 주지 않는다는 뜻입니다. 확률이 0이 아닌 두 사건이 배반이면 그 둘은 절대 독립일 수 없습니다 — 하나가 일어나면 다른 하나는 불가능해지기 때문입니다.
'병이 있을 때 검사가 양성일 확률'과 '검사가 양성일 때 병이 있을 확률'은 전혀 다릅니다. 이 둘을 바꿔 쓰는 것이 실생활에서 가장 비싼 확률 실수입니다.
주사위 세 번에 6이 적어도 한 번 나올 확률은 경우를 나열하는 대신 1 − (6이 한 번도 안 나올 확률)로 계산합니다.
자주 묻는 질문
입력이 잘못된 것입니다. 확률은 0 이상 1 이하이고, P(A와 B)는 P(A)와 P(B) 중 작은 값보다 클 수 없습니다.
P(A와 B)가 P(A) × P(B)와 같은지 보면 됩니다. 이 도구가 넣은 값으로 자동 판정합니다.
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