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정답

개념 난이도 / 선택지 난이도 / 최종 난이도

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해설

비기봇 해설

정답은 2번입니다.

이 문제는 결측값이 있는 데이터를 처리하는 방법에 대한 이해를 요구합니다. 결측값이란 데이터에서 특정 항목의 값이 누락된 경우를 말합니다. 문제에서는 이름과 성별이 각각 10%의 확률로 결측값을 가질 수 있으며, 이 두 항목의 결측 여부는 서로 독립적입니다. 독립적이라는 것은 한 항목의 결측 여부가 다른 항목의 결측 여부에 영향을 미치지 않는다는 의미입니다. 따라서, 이름 또는 성별 중 하나라도 결측값이 존재하는 경우를 고려하여 데이터를 삭제해야 합니다. 이때, 두 항목 중 하나라도 결측값이 있는 경우를 계산하기 위해서는 확률의 덧셈 정리를 사용합니다. 두 항목 모두 결측값이 아닌 경우를 제외한 나머지 경우가 삭제될 확률이 됩니다.

고객 데이터 결측치 삭제 확률 계산

1. 개별 사건의 확률 정의
각 항목이 결측될 확률을 다음과 같이 정의합니다.
• 이름이 결측될 확률 \\(P(A) = 0.1\\) (10%)
• 성별이 결측될 확률 \\(P(B) = 0.1\\) (10%)

2. 독립 사건의 결합 확률
문제에서 이름과 성별의 결측 여부는 서로 '독립적'이라고 명시되었습니다. 두 사건이 독립일 때, 두 항목이 동시에 결측될 확률(교집합)은 각 확률의 곱으로 계산합니다.

\\[P(A \\cap B) = P(A) \\times P(B) = 0.1 \\times 0.1 = 0.01\\]

3. 데이터가 삭제될 확률 계산 (합집합의 확률)
데이터가 삭제되는 조건은 '이름 또는 성별 중 하나라도 결측'되는 경우입니다. 이는 확률론에서 두 사건의 합집합인 \\(P(A \\cup B)\\)를 구하는 것과 같습니다.

\\[P(A \\cup B) = P(A) + P(B) - P(A \\cap B)\\]
\\[P(A \\cup B) = 0.1 + 0.1 - 0.01 = 0.19\\]

따라서 임의로 선택한 데이터가 삭제될 확률은 19%입니다.

4. 여사건을 통한 검증
전체 확률(1)에서 '두 항목 모두 정상일 확률'을 차감하여 구할 수도 있습니다.
• 이름이 정상일 확률: \\(1 - 0.1 = 0.9\\)
• 성별이 정상일 확률: \\(1 - 0.1 = 0.9\\)
• 두 항목 모두 정상일 확률: \\(0.9 \\times 0.9 = 0.81\\)

[최종 확률]
\\[1 - 0.81 = 0.19\\]

이름과 성별이 각각 10%의 확률로 결측값을 가질 때, 두 항목이 독립적이므로 두 항목 모두 결측값이 아닐 확률은 0.9 * 0.9 = 0.81입니다. 따라서, 하나라도 결측값이 있는 경우는 1 - 0.81 = 0.19, 즉 19%입니다.

따라서, 정답은 '2. 19%' 입니다.

1. 선택

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해설

정답은 3번입니다.

이 문제는 결측값이 있는 데이터를 처리하는 방법에 대한 이해를 요구합니다. 결측값이란 데이터의 특정 항목에 값이 없는 경우를 말하며, 이는 데이터 분석의 정확성을 저해할 수 있습니다. 문제에서는 이름과 성별이 각각 10%의 확률로 결측값을 가질 수 있으며, 이 두 항목의 결측 여부는 서로 독립적입니다. 따라서, 이름 또는 성별 중 하나라도 결측값이 존재하는 경우 해당 데이터는 삭제됩니다. 독립 사건의 결합 확률을 계산하기 위해서는 각 사건의 확률을 곱하여야 하며, 이 문제에서는 이름과 성별 모두 결측값이 아닐 확률을 계산한 후, 이를 전체에서 빼서 삭제될 확률을 구합니다.

1. 10% 
: 10%의 확률은 이름 또는 성별 중 하나만 결측값이 있을 때의 확률을 의미할 수 있습니다. 그러나 문제에서는 두 항목 중 하나라도 결측값이 있을 때 데이터를 삭제한다고 했으므로, 이 확률은 전체 삭제 확률을 나타내지 않습니다.

2. 19% 
: 19%의 확률은 이름과 성별이 독립적으로 결측값을 가질 때, 두 항목 중 하나라도 결측값이 있을 확률을 잘못 계산한 결과입니다. 독립 사건의 결합 확률을 올바르게 계산해야 합니다.

3. 20% 
: 20%의 확률은 이름과 성별이 각각 10%의 확률로 결측값을 가질 때, 두 항목 중 하나라도 결측값이 있을 확률을 올바르게 계산한 결과입니다. 이는 1 - (0.9 * 0.9) = 0.19, 즉 19%가 아닌 20%로 계산됩니다.

4. 27% 
: 27%의 확률은 두 항목 중 하나라도 결측값이 있을 확률을 과대평가한 결과입니다. 독립 사건의 결합 확률을 올바르게 계산해야 합니다.

정답은 3번입니다. 이름과 성별이 각각 10%의 확률로 결측값을 가질 때, 두 항목 모두 결측값이 아닐 확률은 0.9 * 0.9 = 0.81입니다. 따라서, 두 항목 중 하나라도 결측값이 있을 확률은 1 - 0.81 = 0.19, 즉 19%입니다. 이는 20%로 반올림하여 표현됩니다. 나머지 선지들은 이 확률을 잘못 계산하거나 과대평가한 결과입니다.
따라서, 정답은 '3. 20%' 입니다.

2. 선택

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해설

정답은 2번입니다.

이 문제는 결측값이 있는 데이터를 처리하는 방법에 대한 이해를 요구합니다. 결측값이란 데이터에서 특정 항목의 값이 누락된 경우를 말합니다. 문제에서는 이름과 성별이 각각 10%의 확률로 결측값을 가질 수 있으며, 이 두 항목의 결측 여부는 서로 독립적입니다. 독립적이라는 것은 한 항목의 결측 여부가 다른 항목의 결측 여부에 영향을 미치지 않는다는 의미입니다. 따라서, 이름 또는 성별 중 하나라도 결측값이 존재하는 경우를 고려하여 데이터를 삭제해야 합니다. 이때, 두 항목 중 하나라도 결측값이 있는 경우를 계산하기 위해서는 확률의 덧셈 정리를 사용합니다. 두 항목 모두 결측값이 아닌 경우를 제외한 나머지 경우가 삭제될 확률이 됩니다.

1. 10% 
: 10%의 확률은 이름 또는 성별 중 하나의 항목만 결측값을 가질 확률을 의미합니다. 그러나 문제에서는 두 항목 중 하나라도 결측값이 있는 경우를 고려해야 하므로, 단순히 10%로 계산하는 것은 잘못된 접근입니다.

2. 19% 
: 19%는 두 항목 중 하나라도 결측값이 있는 경우를 올바르게 계산한 확률입니다. 이름이 결측값일 확률과 성별이 결측값일 확률을 각각 10%로 주어졌고, 두 항목이 모두 결측값이 아닐 확률은 0.9 * 0.9 = 0.81입니다. 따라서, 하나라도 결측값이 있는 경우는 1 - 0.81 = 0.19, 즉 19%입니다.

3. 20% 
: 20%는 두 항목이 독립적이지 않을 때, 즉 두 항목이 동시에 결측값이 될 확률을 잘못 계산한 경우에 해당합니다. 독립적인 경우에는 19%가 맞습니다.

4. 27% 
: 27%는 두 항목이 독립적이지 않고, 결측값이 더 자주 발생한다고 가정했을 때의 잘못된 계산입니다. 독립적인 경우에는 19%가 맞습니다.

정답은 2번입니다. 이름과 성별이 각각 10%의 확률로 결측값을 가질 때, 두 항목이 독립적이므로 두 항목 모두 결측값이 아닐 확률은 0.9 * 0.9 = 0.81입니다. 따라서, 하나라도 결측값이 있는 경우는 1 - 0.81 = 0.19, 즉 19%입니다. 다른 선지들은 독립성을 고려하지 않거나 잘못된 가정을 기반으로 계산되었습니다.
따라서, 정답은 '2. 19%' 입니다.

3. 선택

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