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
04월18일 2
04월19일 2
04월29일 2
05월07일 2
05월12일 2
05월21일 3
05월29일 2
06월07일 2
06월12일 2
06월19일 3
06월29일 2
08월17일 3
08월26일 2
09월13일 2
09월19일 2
10월02일 2
11월17일 2
11월26일 3
11월29일 2
12월03일 4
12월08일 3
12월18일 2
74

생일이 같은 날은 모두 며칠인가?

## [1] 32

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 184명에 대하여 기대인원을 계산하면 72.6명, 표준오차는 8.5명으로 계산되어 관찰된 값이 그 범위에 잘 들어감을 알 수 있습니다.

기대되는 인원

## [1] 72.6

표준오차

## [1] 8.5

태어난 달의 분포는?

1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월
Red 11 5 11 11 6 10 3 5 7 8 9 10 96
Black 6 9 5 9 12 11 4 3 4 10 5 9 87
17 14 16 20 18 21 7 8 11 18 14 19 183

랜덤화 효과

Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
10.66 12 0.5581

월별로 고르게 출생하였는가?

Chi-squared test for given probabilities: .
Test statistic df P value
29.51 12 0.003307 * *

Matching Problem

정답갯수의 분포

0개 1개 2개 4개
Red 29 42 19 6 96
Black 26 46 9 7 88
55 88 28 13 184

Observed vs Expected

랜덤하게 골랐다면, 각각의 확률은 9/24, 8/24, 6/24, 1/24임. 응답인원 184명을 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
Observed 55.0 88.0 28.0 13.0 184.0
Expected 69.0 61.3 46.0 7.7 184.0
Difference -14.0 26.7 -18.0 5.3 0.0

카이제곱 테스트

Chi-squared test for given probabilities: .
Test statistic df P value
25.19 3 1.41e-05 * * *

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
Red 30 66 96
Black 34 54 88
64 120 184
Chi-squared test for given probabilities: .
Test statistic df P value
0.3478 1 0.5553

% 비교.

연비 10 => 12 연비 30 => 40
34.8 65.2 100.0

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
Red 38 58 96
Black 32 56 88
70 114 184
Pearson’s Chi-squared test with Yates’ continuity correction: .
Test statistic df P value
0.08843 1 0.7662

% 비교.

  고수한다 바꾼다
Red 39.6 60.4 100.0
Black 36.4 63.6 100.0

합산(%)

  고수한다 바꾼다
38.0 62.0 100.0