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    • 세상의 모든 계산기 수학, 과학, 공학 이야기 확률통계 ()
    • [확률] - 6/45 로또를 5게임을 선택 했을 때, 당첨 번호 6개가 5게임의 모든 숫자들의 집합에 포함될 확률은?

    • Profile
      • 세상의모든계산기
      • 2024.07.31 - 08:03 2024.07.28 - 10:21 637 11

    로또 확률 - 6/45 로또를 5게임을 선택 했을 때, 당첨 번호 6개가 5게임의 모든 숫자들의 집합에 포함될 확률은?


     

    1) 5set 모두 숫자가 안겹치는 경우 

    : 최상의 경우 1게임이 1등에 당첨 & 나머지 모두 꽝

     

    45개중에 30개 숫자를 선택하고 - > 5게임으로 숫자들을 분배하는 걸로 보면 되니까 

    • 총 경우의 수: 45개의 숫자 중 30개를 뽑는 경우의 수는 45C30입니다.
    • 바람직한 경우의 수: 6개의 당첨 번호를 이미 뽑았다고 가정하면, 나머지 24개 숫자를 45-6=39개의 숫자 중에서 뽑는 경우의 수와 같습니다. 즉, 39C24입니다.
    • 확률: 바람직한 경우의 수 / 총 경우의 수 = 39C24 / 45C30

      image.png

    • 통계적 검증

      from scipy.special import comb
      	import random
      	
      	# Simulate lottery draws (number of simulations)
      	simulations = 100000
      	
      	# Winning numbers (replace with actual winning numbers if desired)
      	winning_numbers = random.sample(range(1, 46), 6)
      	
      	# Favorable cases count
      	favorable_cases = 0
      	
      	for _ in range(simulations):
      	  # Pick 30 numbers from 45
      	  chosen_numbers = random.sample(range(1, 46), 30)
      	  
      	  # Check if all winning numbers are included in chosen numbers
      	  if set(winning_numbers).issubset(set(chosen_numbers)):
      	    favorable_cases += 1
      	
      	# Probability estimation
      	probability = favorable_cases / simulations
      	
      	# Print result (formatted for readability)
      	print(f"Estimated probability of winning lotto with 30 chosen numbers (all winning numbers included after {simulations} simulations): {probability:.10f}")

      실행 결과 : Estimated probability of winning lotto with 30 chosen numbers (all winning numbers included after 100000 simulations): 0.0718200000
      Estimated probability of winning lotto with 30 chosen numbers (all winning numbers included after 100000 simulations): 0.0733000000

     


    2) 5set 숫자가 서로 겹치는 걸 허용하는 경우

    : 최상의 경우 : 5게임을 동일하게 선택하여, 모두 1등 당첨!

    image.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.png

    1. 통계적 검증
      from scipy.special import comb
      	import random
      	
      	# Simulate lottery draws (number of simulations)
      	simulations = 100000
      	
      	favorable_cases = 0  # Initialize inside the loop
      	
      	# Initialize min and max length trackers
      	min_length = float('inf')
      	max_length = float('-inf')
      	
      	for _ in range(simulations):
      	    # Winning numbers (replace with actual winning numbers if desired)
      	    winning_numbers = set(random.sample(range(1, 46), 6))  
      	
      	    # Generate 5 sets of 6 random numbers
      	    chosen_numbers = [random.sample(range(1, 46), 6) for _ in range(5)]
      	
      	    # Flatten the list and remove duplicates
      	    all_numbers = list(set([num for sublist in chosen_numbers for num in sublist]))
      	
      	    # Update min and max length
      	    current_length = len(all_numbers)
      	    if current_length < min_length:
      	        min_length = current_length
      	    if current_length > max_length:
      	        max_length = current_length
      	
      	    # Check if all winning numbers are included in chosen all numbers
      	    if set(winning_numbers).issubset(set(all_numbers)):
      	        favorable_cases += 1
      	
      	# Probability estimation
      	probability = favorable_cases / simulations
      	
      	# Print results
      	print(f"Minimum length of all_numbers across simulations: {min_length}")
      	print(f"Maximum length of all_numbers across simulations: {max_length}")
      	print(f"Estimated probability of winning lotto with 5 sets of 6 numbers (all winning numbers included after {simulations} simulations): {probability:.10f}")
      실행 결과 :
      횟수 1억회 시도시 
      Minimum length of all_numbers across simulations: 13
      Maximum length of all_numbers across simulations: 30
      Estimated probability of winning lotto with 5 sets of 6 numbers (all winning numbers included after 100000000 simulations): 0.0137585900

     

    수학적 해결 방법

     

    문제 정의

    - 전체 숫자: 1부터 45까지 (N = 45)
    - 각 게임에서 선택하는 숫자: 6개 (k = 6)
    - 게임 수: 5 (m = 5)
    - 목표: 5게임에서 선택한 숫자들이 1등 번호 6개를 모두 포함할 확률 계산

     

    수학적 접근

    1. 한 게임에서 특정 숫자를 선택할 확률:
       P(선택) = 6/45 = 2/15

    2. 한 게임에서 특정 숫자를 선택하지 않을 확률:
       P(선택하지 않음) = 1 - 2/15 = 13/15

    3. 5게임 모두에서 특정 숫자를 선택하지 않을 확률:
       P(5게임 모두 선택하지 않음) = (13/15)^5

    4. 5게임 중 적어도 한 번 특정 숫자를 선택할 확률:
       P(적어도 한 번 선택) = 1 - P(5게임 모두 선택하지 않음)
                            = 1 - (13/15)^5

    5. 6개의 당첨 번호 모두가 5게임 중 적어도 한 번씩 선택될 확률:
       P(모든 당첨 번호 포함) = (1 - (13/15)^5)^6

     

     


    반대의 경우 : 

    1등 번호가 5게임의 숫자에 아무것도 들어기지 않는 경우

    https://allcalc.org/45299

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    댓글11

    • Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.07.30 - 10:46 2024.07.28 - 11:54 #45224

      포함-배제 원리를 사용하여 1등 번호 6개가 5개의 게임에서 모두 포함될 확률을 구하는 방법


      1. 포함-배제 원리 개요

      포함-배제 원리를 사용하여 "적어도 하나의 숫자가 포함되지 않는 경우"의 확률을 구한 후, 이를 통해 "모든 숫자가 포함되는 경우"의 확률을 구합니다. 

      문제 정의:
      - 전체 숫자 집합: 45개
      - 게임에서 선택하는 숫자: 6개
      - 게임 수: 5개
      - 1등 번호: 6개 (이 숫자들이 5게임 모두에 포함되기를 원함)

       

       2. 포함-배제 원리를 적용한 확률 계산

      1. 단일 숫자가 포함되지 않을 확률:

         단일 숫자가 한 게임에서 선택되지 않을 확률은:

         \[
         p(\text{특정 숫자를 포함하지 않음}) = \frac{\binom{44}{6}}{\binom{45}{6}} = \frac{13}{15}
         \]

      2. 적어도 하나의 1등 번호가 포함되지 않을 확률:

         포함-배제 원리를 사용하여, 적어도 하나의 1등 번호가 5개의 게임 중 적어도 하나의 게임에서 포함되지 않는 확률을 구합니다.

         - \( A_i \): 1등 번호의 \( i \)-번째 숫자가 포함되지 않은 경우의 사건.

         \[
         P(\text{적어도 하나의 숫자가 포함되지 않음}) = \sum_{i=1}^{6} (-1)^{i+1} \left[ P(A_{i1} \cap A_{i2} \cap \cdots \cap A_{ii}) \right]
         \]

         여기서 \( A_{ij} \)는 \( i \)개의 특정 숫자가 게임에서 모두 선택되지 않는 사건입니다. 

         - 한 숫자가 포함되지 않는 확률:

           \[
           P(A_{i}) = \left(\frac{13}{15}\right)^5
           \]

         - 두 숫자가 포함되지 않는 확률:

           두 숫자가 모두 포함되지 않을 확률은 43개의 숫자 중 6개를 선택하는 경우로 계산할 수 있습니다.

           \[
           P(A_{i1} \cap A_{i2}) = \left(\frac{\binom{43}{6}}{\binom{45}{6}}\right)^5 = \left(\frac{3}{5}\right)^5
           \]

         - 일반화:

           i개의 숫자가 모두 포함되지 않을 확률은:

           \[
           P(A_{i1} \cap A_{i2} \cap \cdots \cap A_{ii}) = \left(\frac{\binom{45-i}{6}}{\binom{45}{6}}\right)^5
           \]

         이 값을 포함-배제 원리에 따라 합산하여 적어도 하나의 1등 번호가 포함되지 않을 확률을 구합니다.

       

       3. 최종 확률 계산

      모든 1등 번호가 5개의 게임에 모두 포함될 확률은:

      \[
      P(\text{모든 1등 번호를 포함할 확률}) = 1 - P(\text{적어도 하나의 숫자가 포함되지 않음})
      \]

       포함-배제 원리를 사용한 수식 예시:

      예를 들어, 1등 번호의 6개 중 하나라도 포함되지 않을 확률을 계산하는 과정은 다음과 같습니다:

      \[
      P(\text{적어도 하나의 숫자가 포함되지 않음}) = \sum_{i=1}^{6} (-1)^{i+1} \left[ \left(\frac{\binom{45-i}{6}}{\binom{45}{6}}\right)^5 \right]
      \]

      이 경우, 실제 계산은 다음과 같습니다:

      - \( i = 1 \):

        \[
        \text{단일 숫자가 포함되지 않을 확률} = \left(\frac{13}{15}\right)^5
        \]

      - \( i = 2 \):

        \[
        \text{두 숫자가 모두 포함되지 않을 확률} = \left(\frac{3}{5}\right)^5
        \]

      - 계속하여 i = 3, 4, 5, 6에 대해서도 계산을 수행합니다.

      이러한 계산들을 포함-배제 원리에 따라 합산하여 최종 확률을 구합니다.

      위 수식들을 계산하여 결과를 도출할 수 있습니다. 컴퓨터를 사용하여 이 계산을 자동화하면 더 효율적으로 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

      댓글
    • Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.07.28 - 21:10 2024.07.28 - 13:13 #45234

      제시된 문제: (중복 포함시)

      로또 6/45에서 5세트의 번호를 조합하여 하나의 큰 집합을 만들고, 이 집합 안에 당첨 번호 6개가 모두 포함될 확률을 구하는 문제입니다. 조합된 집합의 총 숫자는 6개(모두 중복)에서 30개(하나도 중복되지 않음) 사이가 될 수 있습니다.

      해결 방안:

      1. 표본 공간: 1부터 45까지의 숫자 중 6개를 선택하는 모든 경우의 수 (45C6)
      2. 사건: 조합된 집합 안에 당첨 번호 6개가 모두 포함되는 경우
      3. 확률: 위 사건이 발생할 확률

      문제점:

      • 조합된 집합의 크기가 가변적: 조합된 집합의 크기가 6개에서 30개까지 다양하기 때문에 단순한 조합 계산으로는 해결하기 어렵습니다.
      • 중복 고려: 조합된 집합 내에 숫자가 중복될 수 있는 경우를 고려해야 합니다.

      해결을 위한 접근 방식:

      1. 보수 사건 계산(=여집합 계산):

        • 조합된 집합에 당첨 번호가 하나라도 빠지는 경우를 계산하는 것이 더 효율적입니다.
        • 각 당첨 번호가 조합된 집합에 포함될 확률을 구하고, 이들의 보수를 취합니다.
      2. 포함-배제의 원리:

        • 여러 사건이 동시에 발생할 확률을 계산하는 데 유용한 방법입니다.
        • 각 당첨 번호가 조합된 집합에 포함될 확률과, 두 개의 당첨 번호가 동시에 포함될 확률, 세 개의 당첨 번호가 동시에 포함될 확률 등을 계산하여 포함-배제의 원리를 적용합니다.
      댓글
    • Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.07.29 - 00:15 2024.07.28 - 23:34 #45266

      TI-Nspire 시뮬레이션


      Define lotto5(n,un)=
      Prgm
      :Local i,j,k,l,match,favor,f_case
      :0→f_case
      :If un=0 Then
      :  un=0
      :Else
      :  un=1
      :EndIf
      :
      :For k,1,n
      :randSamp(l45,6,1)→l6
      :{}→l30
      :
      :If un=1 Then
      :  randSamp(l45,30,un)→l30
      :Else
      :  For l,1,5
      :    augment(l30,randSamp(l45,6,1))→l30
      :  EndFor
      :EndIf
      :  1→favor
      :
      :
      :For i,1,dim(l6)
      :  0→match
      :
      :  For j,1,dim(l30)
      :    If l6[i]=l30[j] Then
      :      1→match
      :      Exit
      :    EndIf
      :  EndFor
      :
      :  If match=0 Then
      :    0→favor
      :    Exit
      :  EndIf
      :EndFor
      :
      :
      :If favor=1 Then
      :  f_case+1→f_case
      :
      :EndIf
      :
      :EndFor
      :Disp "f_case/total=",approx(((f_case)/(n)))*100,"(%)"
      :
      :EndPrgm

       

      Attached file
      lotto5.tns 3.5KB 19
      댓글
    • 1
      Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.07.28 - 23:44 2024.07.28 - 23:43 #45269

      lotto5(100000,1) 5회 결과:
      ㄴ f_case/total= 7.297(%),
      ㄴ f_case/total= 7.06(%)
      ㄴ f_case/total= 7.263(%)
      ㄴ f_case/total= 7.328(%)
      ㄴ f_case/total= 7.324(%)


      이론상 수치인 7.29%와 거의 유사함.

      댓글
    • 1
      Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.07.29 - 00:15 2024.07.28 - 23:44 #45272

      lotto5(100000,0) 5회 결과:
      ㄴ f_case/total= 1.366(%),
      ㄴ f_case/total= 1.445(%)
      ㄴ f_case/total= 1.391(%)
      ㄴ f_case/total= 1.312(%)
      ㄴ f_case/total= 1.361(%)


      이론상 수치인 1.78% 보다 낮고, 

      python 시뮬레이션 결과인 1.375859 % 와 매우 유사함.

      댓글
    • Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.07.30 - 13:17 2024.07.29 - 01:02 #45280

      binomPdf(6,(13/15)^(5))


      {0.017815713785677,0.10226987830344,0.24461383112924,0.31204196776788,0.22390692882904,0.085688153870291,0.01366352631444}

       

      binomPdf(6,1-(13/15)^(5))


      {0.01366352631444,0.085688153870289,0.22390692882904,0.31204196776788,0.24461383112924,0.10226987830344,0.017815713785677}
       

      이항 분포를 이용한 로또 확률 계산 가능한가?


      binomPdf 함수 설명

      binomPdf(n, p)는 이항 분포의 확률 분포 함수(PDF)를 계산합니다.

      • n: 시행 횟수
      • p: 각 시행에서의 성공 확률


      로또 문제에 적용

      • n = 6 (당첨 번호의 개수)
      • p = (13/15)^5 (5게임 모두에서 특정 번호가 포함되지 않을 확률)


      결과 해석 (필요)

      binomPdf(6, (13/15)^5,0) = 0.017815713785677 // AI가 잘 못 알려준 이론적인 확률과 같음.

      binomPdf(6, 1-(13/15)^5,0) = 0.01366352631444 // 시뮬레이션 결과와 유사한데, 단지 우연일 뿐. 찾고자 하는 답이 아님.


       

      포함-배제 원리와의 비교

      • 이 방법은 포함-배제 원리를 사용한 복잡한 계산을 피하고, 직접적으로 원하는 확률을 계산합니다.


      결론

      binomPdf 함수를 사용하는 이 방법이 주어진 로또 문제를 해결할 수 없습니다.

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      세상의모든계산기
      2024.07.30 - 10:21 2024.07.30 - 10:09 #45285

      네, 맞습니다. 이제 이론적 확률과 시뮬레이션 결과가 매우 근접합니다. 이론적 확률 계산 알고리즘을 설명해 드리겠습니다.

      이 알고리즘은 포함-배제의 원리를 사용하여 정확한 확률을 계산합니다. 주요 단계는 다음과 같습니다:

      1. 전체 경우의 수 계산:
         - 45개 숫자 중 6개를 선택하는 방법의 수를 5번 곱합니다.
         - `total_ways = math.comb(total_numbers, numbers_per_set) ** num_sets`

      2. 유리하지 않은 경우의 수 계산:
         - 6개의 당첨 번호 중 1개에서 6개까지 빠지는 모든 경우를 고려합니다.
         - 각 경우에 대해 포함-배제의 원리를 적용합니다.

      3. 포함-배제의 원리 적용:
         - 1개 숫자가 빠진 경우를 더하고,
         - 2개 숫자가 빠진 경우를 빼고,
         - 3개 숫자가 빠진 경우를 더하고,
         - ...
         - 이를 6개 숫자가 빠진 경우까지 반복합니다.

      4. 최종 확률 계산:
         - 1에서 (유리하지 않은 경우의 수 / 전체 경우의 수)를 뺍니다.

      코드의 핵심 부분을 자세히 설명하면:

      def theoretical_probability():
          total_numbers = 45
          numbers_per_set = 6
          num_sets = 5
      
          # Total number of ways to choose 5 sets of 6 numbers
          total_ways = math.comb(total_numbers, numbers_per_set) ** num_sets
      
          # Number of ways to choose 5 sets that don't include all winning numbers
          unfavorable_ways = 0
          for i in range(1, 7):  # 1 to 6 missing numbers
              for missing_combo in combinations(range(6), i):
                  ways_without_missing = math.comb(total_numbers - i, numbers_per_set) ** num_sets
                  unfavorable_ways += (-1)**(i+1) * ways_without_missing
      
          # Probability of including all winning numbers
          return 1 - (unfavorable_ways / total_ways)

       

      - `i`는 빠진 당첨 번호의 개수입니다.
      - `missing_combo`는 빠진 당첨 번호의 조합입니다.
      - `ways_without_missing`는 특정 숫자들이 빠진 상태에서 5세트를 선택하는 방법의 수입니다.
      - `(-1)**(i+1)`은 포함-배제 원리에 따라 더하거나 빼는 역할을 합니다.

      최종적으로, 이 알고리즘은 모든 가능한 경우를 정확히 고려하면서도 계산을 효율적으로 수행합니다. 이는 직접적인 열거 방식보다 훨씬 빠르고 정확한 결과를 제공합니다.

      이 방법의 장점은 다음과 같습니다:
      1. 정확성: 모든 가능한 경우를 빠짐없이 고려합니다.
      2. 효율성: 직접적인 열거 대신 조합론적 접근을 사용하여 계산 속도를 높입니다.
      3. 일반성: 숫자나 세트의 수를 쉽게 변경할 수 있어 다양한 상황에 적용 가능합니다.

      이 알고리즘을 통해 우리는 로또 6/45에서 5세트의 번호를 선택할 때, 6개의 당첨 번호가 모두 포함될 확률이 약 1.37585%임을 정확히 계산할 수 있었습니다.

      댓글
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      세상의모든계산기
      2024.07.30 - 10:23 2024.07.30 - 10:22 #45288

      실행 1회차

      Theoretical probability: 0.0137584627
      Simulated probability: 0.0137510000
      Difference: 0.0000074627

      실행 2회차 
      Theoretical probability: 0.0137584627
      Simulated probability: 0.0136120000
      Difference: 0.0001464627
       

      댓글
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      세상의모든계산기
      2024.07.30 - 10:54 2024.07.30 - 10:30 #45291

      수학적 수식으로 나타내면?


      6/45 로또에서 5개 세트를 선택할 때 6개의 당첨 번호를 모두 포함할 확률 P는 다음과 같이 표현될 수 있습니다.

      $$P = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{6} (-1)^{i+1} \binom{6}{i} \binom{45-i}{6}^5}{\binom{45}{6}^5}$$

      여기서:

      • $\binom{45}{6}^5$는 45개의 숫자 중에서 6개의 숫자를 선택하는 5개 세트의 총 가짓수를 나타냅니다.
      • $\sum_{i=1}^{6} (-1)^{i+1} \binom{6}{i} \binom{45-i}{6}^5$는 모든 당첨 번호를 포함하지 않는 5개 세트를 선택하는 가짓수로, 포함-배제 원리를 사용하여 계산됩니다.

      용어 설명:

      • $i$는 빠진 당첨 번호의 개수(1에서 6까지)를 나타냅니다.
      • $\binom{6}{i}$는 6개의 당첨 번호 중에서 i개의 빠진 번호를 선택하는 가짓수입니다.
      • $\binom{45-i}{6}^5$는 나머지 (45-i)개의 숫자 중에서 6개의 숫자를 선택하는 5개 세트의 가짓수입니다.
      • $(-1)^{i+1}$은 포함-배제 원리에 따라 덧셈과 뺄셈을 번갈아 가며 적용합니다

       

      image.png

      Attached file
      image.png 65.2KB 15
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      세상의모든계산기
      2024.07.30 - 10:56 #45295

      AI에서는 자꾸 이런식으로 알려줘서 오류

      image.png

      Attached file
      image.png 20.8KB 16
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    • Profile 0
      세상의모든계산기
      2024.08.08 - 13:58 2024.07.30 - 20:40 #45332

      등위별 당첨 확률


      등위 당첨방법 당첨확률 당첨금의 배분 비율
      1등

      6개 번호 일치.

      ncr(6,6)=1

      1 / 8,145,060

      =0.00001228%

      총 당첨금 중 4등, 5등 금액을 제외한 금액의 75%
      2등

      5개 번호 일치
      + 보너스 번호일치

      nCr(6,5)*nCr(1,1)=6

      1 / 1,357,510
      =0.00007366% 
      총 당첨금 중 4등, 5등 금액을 제외한 금액의 12.5%
      3등

      5개 번호 일치

      nCr(6,5)*nCr(45-6-1,1)=228

      19 / 678755

      =0.00279924%

      총 당첨금 중 4등, 5등 금액을 제외한 금액의 12.5%
      4등

      4개 번호 일치

      nCr(6,4)*nCr(45-6,2)=11115

      741 / 543004

      =0.136463083%

      50,000원
      5등

      3개 번호 일치

      nCr(6,3)*nCr(45-6,3)=182780

      9139 / 407253

      =2.244059589%

      5,000원

       

      * 참고 : 

      https://dhlottery.co.kr/gameInfo.do?method=buyLotto

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