두 번 뽑을 때도, 처음 뽑힐 확률을 그대로 써도 될까요?

세 대상에 가중치를 주고, 하나를 뽑은 뒤 되넣지 않은 채 남은 가중치로 확률을 다시 정해요. 두 번 뽑을 때 처음 선택될 확률과 최종 표본에 포함될 확률을 비교하고, 추정에 어떤 확률의 역수를 써야 하는지 확인해요.

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이미지: AI 생성 · 수학 이야기

A,B,C의 추첨 가중치는2,1,1입니다. 먼저 가중치에 비례해 하나를 뽑고 되넣지 않은 뒤, 남은 가중치로 확률을 다시 정해 하나를 더 뽑아요. A가 두 개짜리 표본에 포함될 확률은 첫 추첨 확률1/2와 같은가? 실제 값은 A만6이고 B,C는0입니다.

pA,first=12,T^=6IAπA.p_{A,\rm first}=\frac12,\qquad \widehat T=\frac{6I_A}{\pi_A}.

A가 빠지는 기록은 BC와CB뿐이에요. 각각 확률(1/4)×(1/3)=1/12이므로 π_A=5/6입니다. I_A는 포함되면1, 아니면0입니다. 맞는 추정값의 기댓값(확률을 반영한 평균)은(5/6)×(36/5)=6입니다. 최초1/2의 역수를 쓰면 기댓값이(5/6)×12=10으로 틀려요.

πA=56,πB=πC=712,∑iπi=2.\pi_A=\frac56,\quad\pi_B=\pi_C=\frac7{12},\quad \sum_i\pi_i=2.

설계 가중치의 분모는 표본에 들어갈 기회다. 두 번 뽑았으므로 포함확률의 합이2인 것도 검산 단서다. 첫 추첨확률의 합1과 다른 대상을 더한 거예요. 관측값이나 가중치는 실제 통계청 조사 자료가 아니에요.

한 개만 뽑는 경우에는 두 확률이 같았지만, 지금의 두 개 비복원 추출에서는 달라요. 교사는 역수를 취한 줄보다 먼저 분모 사건을 풀어 쓰게 해요. 남은 가중치를 바꾸지 않은 계산은 주어진 비복원 법을 계산한 것이 아니에요.

착안 원문: Statistics Canada Quality Guidelines: Weighting and estimation (archived). 수치·표·문항·풀이를 새로 만든 교육용 모형이며 원문 자료의 실제 관측값을 보고한 것이 아니에요.

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