퀴즈 응답

Birthday Problem

어느 날에 몇 명씩 생일이 같은가?

01월25일 2
02월04일 2
02월10일 2
02월28일 2
03월09일 2
03월10일 2
03월25일 2
03월29일 3
04월02일 4
04월13일 2
04월16일 2
04월18일 2
04월19일 2
04월29일 2
05월07일 2
05월12일 2
05월21일 3
05월29일 2
06월07일 2
06월12일 2
06월19일 3
08월17일 3
08월26일 2
09월13일 2
09월19일 2
11월17일 2
11월26일 3
11월29일 2
12월03일 4
12월08일 2
12월18일 2
계 71

생일이 같은 날은 모두 며칠인가?

## [1] 31

생일이 같은 사람은 몇 명 정도 기대되는가?

\(N\)을 전체 인원이라 할 때, 기대 인원은 \(N\times\{1- (\frac{364}{365})^{N-1}\}\), 분산은 \(N\times\{1- (\frac{364}{365})^{N-1}\} + N\times(N-1)\times\{1-(\frac{363}{365})^{N-2}\}\)로 계산됩니다.

무응답이거나 결석한 학생을 제외한 응답 인원 173명에 대하여 기대인원을 계산하면 65.1명, 표준오차는 8.1명으로 계산되어 관찰된 값이 그 범위에 잘 들어감을 알 수 있습니다.

기대되는 인원

## [1] 65.1

표준오차

## [1] 8.1

태어난 달의 분포는?

1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월 계
Red 9 5 11 10 6 10 3 5 6 7 9 9 90
Black 6 9 3 10 12 9 4 2 3 8 5 9 80
계 15 14 14 20 18 19 7 7 9 15 14 18 170

랜덤화 효과

Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): .
Test statistic df P value
14.75 NA 0.3838

월별로 고르게 출생하였는가?

Chi-squared test for given probabilities: .
Test statistic df P value
54.95 14 8.838e-07 * * *

Matching Problem

정답갯수의 분포

0개 1개 2개 4개 계
Red 26 42 17 5 90
Black 25 45 6 7 83
계 51 87 23 12 173

Observed vs Expected

랜덤하게 골랐다면, 각각의 확률은 9/24, 8/24, 6/24, 1/24임. 응답인원 173명을 각 확률에 곱해보면 이론적으로 기대되는 인원이 계산됩니다. 확률분포로부터 기대하는 값과 관찰된 값이 벗어나는 것을 관찰할 수 있습니다. 인터넷 검색금지를 일부만 지킨 것 같습니다. 지지난 학기와 비교해 보십시요. 한 가지, 기대값과 표준편차가 다 1이라고 해서 1개 맞추는 사람들이 가장 많은 게 아닙니다.

0개 1개 2개 4개 계
Observed 51.0 87.0 23.0 12.0 173.0
Expected 64.9 57.7 43.2 7.2 173.0
Difference -13.9 29.3 -20.2 4.8 0.0

카이제곱 테스트

Chi-squared test for given probabilities: .
Test statistic df P value
30.55 3 1.055e-06 * * *

직관과 어긋나는 용어

연비

1,200 킬로미터룰 주행한다고 해 봅시다. ’가’는 120리터에서 100리터로 20리터를 절감하고, ’나’는 40리터에서 30리터 10리터를 절감하게 됩니다. 따라서 ’가’운전자가 이전보다 더 절감합니다. 연비라는 용어가 주는 직관과는 잘 맞지 않다는 것을 여러분의 응답에서 잘 알 수 있습니다. 연비 높은 차량으로 바꾸는 것이 더 절감할 것이라는 응답이 무려 60%에 가깝습니다. 악마는 디테일에 있습니다.

집계

연비 10 => 12 연비 30 => 40 계
Red 27 63 90
Black 33 50 83
계 60 113 173
Chi-squared test for given probabilities with simulated p-value (based on 20000 replicates): .
Test statistic df P value
0.2832 NA 0.6437

% 비교.

연비 10 => 12 연비 30 => 40 계
34.7 65.3 100.0

Monty Hall 문제

문항 배열 효과?

Red

Black

염소가 들어있는 문을 보여줌으로써 다른 문에 자동차가 들어 있을 확률은 2/3로 늘어나므로 바꾸는 것이 적절한 판단임. Red와 Black의 차이는 “바꾼다”와 “고수한다”의 순서를 바꾼 것으로 “바꾼다”를 앞에 놓은 Black 집단에서 바꾼다는 응답이 다소 높게 나왔으나 통계적으로 유의한 수준은 아님.

집계

  고수한다 바꾼다 계
Red 34 56 90
Black 31 52 83
계 65 108 173
Pearson’s Chi-squared test with Yates’ continuity correction: .
Test statistic df P value
0 1 1

% 비교.

  고수한다 바꾼다 계
Red 37.8 62.2 100.0
Black 37.3 62.7 100.0

합산(%)

  고수한다 바꾼다 계
계 37.6 62.4 100.0