사건 확률의 정의

사건 확률은 특정 결과 또는 사건이 발생하는 확률입니다. 사건의 반대는 비사건입니다. 사건 확률은 예측 확률이라고도 합니다. 사건 확률은 카드 한 벌에서 에이스를 뽑거나 불량 부품을 제조하는 것과 같은 사건의 발생 가능성을 추정합니다. 사건 확률의 범위는 0(불가능)에서 1(확실)까지입니다.

실험에서 각각의 수행을 시행이라고 합니다. 예를 들어, 동전을 10번 던져서 앞면이 나오는 횟수를 기록하는 경우 실험을 10번 시행하는 것입니다. 시행이 독립적이고 거의 동일하다면 사건 수를 총 시행 수로 나누어 사건 확률을 추정할 수 있습니다. 예를 들어, 동전을 10번 던져서 앞면이 6번 나온 경우 사건의 추정 확률은 다음과 같습니다.

사건 수 ÷ 시행 수 = 6 ÷ 10 = 0.6

누적 사건 확률은 일련의 사건이 발생할 가능성을 추정합니다. 예를 들어, 주사위를 던져 나오는 값이 4 이하일 확률로, 1, 2, 3, 4의 합입니다.

이항 로지스틱 회귀 분석의 사건 확률 계산

이항 로지스틱 회귀 분석에서 반응 변수는 특정 질병의 유/무와 같이 두 가지 값 중 하나를 가질 수 있습니다. 사건 발생 횟수 및 시행 횟수에 대한 열을 표시함으로써 Minitab에서 이항 반응 데이터를 입력할 수 있습니다. 사건 확률은 특정 요인 또는 공변량 패턴에 대한 반응이 1 또는 사건일 가능성입니다(예를 들어, 50대 이상의 여성이 2종 당뇨병에 걸릴 가능성).

  • 표본 데이터에 존재하는 값 계산
    1. 통계분석 > 회귀 분석 > 이항 로지스틱 회귀 분석 > 적합 이항 로지스틱 모형을 선택합니다.
    2. 반응에 반응을 입력합니다. 계량형 예측 변수에 항을 입력합니다. 범주형 예측 변수에 요인을 입력합니다.
    3. 저장을 클릭하고 적합치(사건 확률)를 선택합니다. 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.
  • 새로운 관측치에 대한 값 계산
    1. 통계분석 > 회귀 분석 > 이항 로지스틱 회귀 분석 > 적합 이항 로지스틱 모형을 선택합니다.
    2. 반응 변수에 반응을 입력합니다. 계량형 예측 변수에 항을 입력합니다. 범주형 예측 변수에 요인을 입력합니다. 확인을 클릭합니다.
    3. 통계분석 > 회귀 분석 > 이항 로지스틱 회귀 분석 > 예측을 선택합니다.
    4. 모형의 각 예측 변수에 대해 개별 값 또는 값이 저장되는 열을 입력합니다.
    5. 확인을 클릭합니다.

순서형 및 명목형 로지스틱 회귀 분석의 사건 확률 계산

순서형 및 명목형 로지스틱 회귀 분석에서 반응 변수는 세 개 이상의 범주를 가질 수 있습니다. 사건 확률은 특정 요인 또는 공변량 패턴이 특정 반응 범주를 가질 가능성입니다. 누적 사건 확률은 특정 요인 또는 공변량 패턴에 대한 반응이 k 또는 그 이하 범주에 분포할 가능성입니다. 여기서 k는 반응 범주 1…k입니다.

  • 표본 데이터에 존재하는 값 계산
    1. 통계분석 > 회귀 분석 > 순서형 로지스틱 회귀 분석 또는 통계분석 > 회귀 분석 > 명목형 로지스틱 회귀 분석을 선택합니다. 다음 단계는 두 가지 분석에서 모두 동일합니다.
    2. 반응에 반응을 입력합니다. 모형에 예측 변수를 입력합니다. 범주형 예측 변수(옵션)에 요인을 입력합니다.
    3. 저장을 클릭합니다.
    4. 사건 발생 횟수 입력에 반응 변수의 고유 값 수를 입력합니다. 그런 다음 사건 확률을 선택합니다.
    5. 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.
    Minitab에서는 워크시트에서 사용 가능한 다음 열에 사건 확률을 저장합니다. 기본 열 이름은 EPROB로 시작하며 숫자가 뒤에 나옵니다.
  • 새로운 관측치에 대한 값 계산
    1. 통계분석 > 회귀 분석 > 순서형 로지스틱 회귀 분석 또는 통계분석 > 회귀 분석 > 명목형 로지스틱 회귀 분석을 선택합니다. 다음 단계는 두 가지 분석에서 모두 동일합니다.
    2. 반응에 반응을 입력합니다. 모형에 예측 변수를 입력합니다. 범주형 예측 변수(옵션)에 요인을 입력합니다.
    3. 저장를 클릭한 후 계수를 선택합니다. 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.
    4. 워크시트에서 기존 데이터 바로 아래 해당하는 예측 변수 열에 사건 확률을 계산하려는 값을 입력합니다. 입력하는 추가 데이터 행마다 반응 열에 값을 입력해야 하지만, 반응 값은 결과에 영향을 미치지 않습니다.
    5. 통계분석 > 회귀 분석 > 순서형 로지스틱 회귀 분석 또는 통계분석 > 회귀 분석 > 명목형 로지스틱 회귀 분석을 선택합니다.
    6. 옵션을 클릭합니다.
    7. 검증 모형용 추정치을 선택한 후 COEF1을 입력합니다. 확인을 클릭합니다.
    8. 저장을 클릭합니다.
    9. 사건 발생 횟수 입력에 반응 변수의 고유 값 수를 입력합니다.
    10. 사건 확률을 선택합니다. 계수을 선택 취소합니다. 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.
    Minitab에서는 워크시트에서 사용 가능한 다음 열에 사건 확률을 저장합니다. 기본 열 이름은 EPROB로 시작하며 숫자가 뒤에 나옵니다.
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