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순열과 조합 (Permutation & Combination) 확률 계산은 표본공간을 기반으로 이루어지지만 많은 경우 표본공간을 계산하는 것은 매우 번거로운 작업 일 수 있습니다. 순열과 조합의 개념은 이 번거로운 부분을 상당히 감소시킵니다. 예를 들어 주사위 2개를 시행의 결과로 생성되는 표본공간은 식 1과 같습니다. $\begin{align}1:\begin{bmatrix}1\\2\\\vdots\\6\end{bmatrix}&\Rightarrow \begin{bmatrix} (1,1)\\(1,2)\\\vdots\\(1, 6)\end{bmatrix} \\ 2:\begin{bmatrix}1\\2\\\vdots\\6\end{bmatrix}&\Rightarrow \begin{bmatrix} (2,1)\\(2,2)\\\vdots\\(2, 6)\end{bmatrix}\\&\vdots \end{align}$ (식 1) import itertools S=list(itertools.product(range(1,7), repeat=2));S [(1, 1), (1, 2), (1, 3),   ⋮ (6, 6)] len(S) 36 두 개의 주사위를 던지는 실험에서 주사위 각각의 시행이 서로 영향을 미치지 않습니다. 이러한 시행을 독립시행 또는 상호 배타적 시행이라합니다. 이 경우 생성될 수 있는 모든 경우의 수는 1번 주사위에서 6 가지, 2번 주사위에서 6가지로 총 6 · 6 = 36 가지가 됩니다. 이와 같이 독립사건들일 경우 사건의 경우의 수는 곱의 법칙 으로 계산할 수 있습니다. [곱의 법칙(Multiplication rule)] 두 개의 독립된 사건인 m과 n의 시행에서 이루어질 수 있는 경우의 수는 m·n입니다. 0 ∼ 9의 수 중에서 4개의 수를 선택하는 경우 각 자리에 올 수 있는 경우는 10개이므로 생성될 수 있는 모든 경우의 수는 식 2와 같습니다. 10 · 10 · 10 · 10 = 10 4 (식...