Scientific Figure
수형도 도구

확률 수형도 만들기 (트리 다이어그램 생성기)

수학과 통계를 위한 수형도 생성기입니다. 가지마다 확률을 적고 모든 결과를 곱해 계산한 확률 수형도와 의사결정나무, 분류 트리를 수업, 학습지, 보고서용으로 그립니다.

수형도 스타일

스타일마다 다른 수형도로 보여 줍니다. 부분집합으로 나눈 실수, 두 번 돌린 회전판, 비와 지각, 재시험이 있는 운전면허 시험입니다. 카드를 누르면 그 뒤의 프롬프트를 불러옵니다.

교과서
결과별 색 구분
화이트보드
강의 슬라이드

수형도 예시

스타터 네 개로 실제 생성한 결과입니다. 빨간 공 3개, 파란 공 2개가 든 주머니에서 비복원으로 2개 꺼내기, 유병률 2%인 선별 검사를 P(양성)까지 풀어 간 수형도, 동전을 세 번 던진 8가지 결과 전부, 기댓값으로 되짚어 계산한 신제품 출시 결정입니다. 하나를 누르면 프롬프트를 불러옵니다.

비복원 추출 두 번
선별 검사(베이즈)
동전 세 번 던지기
기댓값으로 출시 결정

수형도란?

수형도는 연이어 일어나는 사건의 모든 결과를 나뭇가지 모양으로 나열한 그림이며, 확률에서는 확률 수형도로 씁니다. 각 가지에는 앞선 가지가 일어났을 때 그 결과가 나올 확률을 적고, 한 경로를 따라 곱하면 그 경로의 확률이 됩니다. 왼쪽에서 오른쪽으로 읽으며, 처음 갈라지는 가지들이 첫 번째 사건(첫 번째 추출, 던지기, 검사 결과)이고, 이후 단계의 가지는 앞 단계 모든 가지의 끝에서 되풀이되며, 각 경로의 끝이 전체 시행의 결과 하나입니다. 한 점에서 뻗은 가지의 확률을 더하면 1이고, 모든 결과의 확률을 더해도 1입니다. 같은 그림이 선택과 보상을 더한 의사결정나무, 무엇이 무엇에 속하는지만 보여 주는 계층 트리에도 쓰입니다.

이 도구가 계산하는 것

  • 곱은 추측하지 않고 계산합니다. 각 결과는 경로를 따라 코드로 곱해 곱셈식, 약분 전 분수, 약분한 분수로 적습니다. 예: 3/5 × 2/4 = 6/20 = 3/10.
  • 분수는 분수로 둡니다. 분수로 쓴 가지는 분모를 그대로 유지하므로 두 번째 추출의 2/4가 슬그머니 1/2로 바뀌지 않습니다. 소수와 퍼센트는 소수와 퍼센트로 곱합니다.
  • 빠진 여사건은 채웁니다. 한 점에서 가지 하나에만 확률이 없으면 1에서 나머지를 뺀 값을 줍니다(비 0.3 다음의 비 안 옴은 0.7). 입력한 가지의 합이 1보다 크거나 작으면 적힌 그대로 그리며, 몰래 고치지 않습니다.
  • 지정한 사건은 더합니다. P(빨간 공이 정확히 1개), 앞면이 적어도 2번, 같은 색, '양성' 같은 단일 결과를 요청하면 해당하는 결과를 더해 수형도 아래에 적습니다.
  • 읽을 수 있는 크기로 맞춥니다. 수형도 하나에 최대 4단계, 결과 48개까지입니다. 주사위 두 개(36가지)는 들어가지만 세 개(216가지)는 들어가지 않습니다.

자주 만드는 수형도와 각각 필요한 것

요청은 대부분 아래 여섯 가지 중 하나입니다. 가지에 무엇을 적고 끝에 무엇을 쓰는지가 서로 다릅니다.

확률 수형도

중고등학교 확률과 대학 통계의 2단계 또는 3단계 수형도입니다. 사건마다 한 묶음의 가지, 가지마다 확률, 오른쪽에는 각 경로를 곱한 결과 열이 있습니다. 확률은 가진 형태 그대로(3/5, 0.6, 60%) 주고, 더할 사건을 지정하세요. 예: P(빨간 공이 정확히 1개)

비복원 추출 수형도

공, 카드, 사탕을 꺼내고 다시 넣지 않으면 두 번째 가지가 달라집니다. 빨간 공 3개, 파란 공 2개에서 빨강 3/5 다음에는 빨강 2/4와 파랑 2/4, 파랑 2/5 다음에는 빨강 3/4와 파랑 1/4가 옵니다. 주머니와 꺼내는 횟수를 설명하면 이후 분수는 코드가 계산합니다. 복원 추출이면 모든 단계가 첫 단계를 그대로 되풀이합니다.

조건부확률 수형도(베이즈 정리)

선별 검사와 품질 관리 문제입니다. 첫 가지는 질병 여부(유병률)로, 두 번째 가지는 검사 결과(질병이 있을 때의 민감도, 없을 때의 위양성률)로 나뉩니다. 유병률 2%, 민감도 90%, 위양성 5%이면 P(양성) = 1.8% + 4.9% = 6.7%이므로 양성 판정자 중 실제 환자는 약 27%뿐입니다.

동전과 주사위 수형도(표본공간)

모든 가지의 확률이 같습니다. 공정한 동전은 1/2, 주사위는 1/6입니다. 동전 세 번은 1/8짜리 결과 8가지, 주사위 두 개는 1/36짜리 36가지입니다. 앞면이 적어도 2번(4/8 = 1/2) 같은 사건을 요청하면 수형도에서 세어 주며, 표본공간을 보여 주는 가장 분명한 방법입니다.

의사결정나무

결정은 사각형, 확률 사건은 원, 모든 가지 끝에는 보상이 붙습니다. 기댓값은 보상에서 거꾸로 계산해 올라옵니다. 확률 0.6으로 성공해 $500,000, 실패하면 −$200,000인 출시는 0.6 × 500,000 + 0.4 × (−200,000) = $220,000의 가치가 있으므로 출시하지 않는 것보다 낫고, 기각된 선택지는 이중 빗금으로 표시합니다.

계층 트리와 분류 트리

확률 없이 무엇이 무엇에 속하는지만 보여 줍니다. 실수는 유리수와 무리수로, 유리수는 정수와 정수가 아닌 분수로, 그렇게 아래로 이어집니다. 왼쪽에서 오른쪽을 요청하지 않으면 위에서 아래로 상자를 그리며, 맨 위 상자 아래로 4단계까지입니다.

모든 수형도에 깔린 곱셈 법칙과 덧셈 법칙

경로를 따라 곱하면 그 경로의 확률이 되고, 한 사건을 이루는 경로들을 더하면 그 사건의 확률이 됩니다. 첫째는 확률의 곱셈정리입니다. 첫 단계 뒤의 모든 가지는 조건부확률, 곧 A가 이미 일어났을 때 B가 일어날 확률입니다. 둘째는 배반사건의 덧셈정리입니다. 한 수형도의 서로 다른 두 경로는 동시에 일어날 수 없으므로 확률을 그냥 더합니다.

P(A ∩ B) = P(A) × P(B | A) P(사건) = Σ P(경로)

말로 풀면

경로의 확률 = 그 경로 가지들의 곱, 사건의 확률 = 그 사건에 속한 경로들의 합

베이즈 정리도 같은 수형도에서 나옵니다. P(A | B) = P(A ∩ B) / P(B), 즉 A와 B를 지나는 경로 하나를 B로 끝나는 모든 경로의 합으로 나눈 값입니다. 선별 검사 예에서는 1.8% / 6.7% ≈ 26.9%입니다.

결과 표 풀이: 빨간 공 3개, 파란 공 2개에서 2개 꺼내기

첫 번째 예시의 결과 열을 표로 옮겼습니다. 수형도가 각 경로 끝에 적는 숫자가 바로 이것입니다.

경로곱한 가지확률
빨강, 빨강3/5 × 2/46/20 = 3/10
빨강, 파랑3/5 × 2/46/20 = 3/10
파랑, 빨강2/5 × 3/46/20 = 3/10
파랑, 파랑2/5 × 1/42/20 = 1/10
네 경로 전체20/20 = 1

P(빨간 공이 정확히 1개) = 6/20 + 6/20 = 12/20 = 3/5. 복원 추출이면 두 번째 분수도 다시 3/5와 2/5가 되어 P(빨강, 빨강)은 3/10이 아니라 9/25입니다.

수형도 그리는 법

1

단계와 각 단계의 결과 나열하기

사건을 순서대로 적고(첫 번째 추출, 두 번째 추출) 각 사건에서 나올 수 있는 결과를 적으세요. 한 단계의 모든 결과는 앞 단계 모든 가지의 끝에서 각자 가지를 하나씩 받습니다.

2

모든 가지에 확률 적기

이미 일어난 일을 반영한 확률을 쓰세요. 빨간 공을 꺼내 다시 넣지 않았다면 주머니에는 빨간 공이 하나 적습니다. 한 점에서 뻗은 가지의 합은 1이며, 빠진 것이 없는지 가장 빨리 확인하는 방법입니다.

3

가로로 곱하고 세로로 더하기

각 경로 끝에 가지들의 곱을 적으세요. 수형도 전체에서 그 곱들을 더하면 1입니다. 사건의 확률은 그 사건에 속한 경로만 골라 더합니다.

수형도, 이원분할표, 벤 다이어그램 비교

수형도는 사건을 순서대로 보여 주며 가지에 조건부확률을 적고, 이원분할표는 같은 결합확률을 칸으로 된 표로 보여 주며, 벤 다이어그램은 사건의 겹침을 보여 주지만 순서는 없습니다.

수형도이원분할표벤 다이어그램
사건의 순서단계별로 보임보이지 않음보이지 않음
조건부확률뒤쪽 가지에 적힘행이나 열의 합계로 계산직접 보이지 않음
결합확률각 경로 끝각 칸각 영역
세 단계 이상단계마다 가지 묶음 하나 추가변수가 둘을 넘으면 불편집합이 셋을 넘으면 불편
가장 알맞은 경우차례로 하는 추출, 던지기, 검사두 범주로 나눈 설문 집계A 또는 B, A 그리고 B를 묻는 문제

교과서 문제 대부분은 세 가지로 모두 나타낼 수 있습니다. 조건부확률을 묻거나 사건이 차례로 일어날 때는 수형도를 쓰세요.

수형도 자주 묻는 질문

수학과 통계에서 수형도란 무엇인가요?

여러 단계로 이루어진 시행의 모든 결과를 가지의 경로로 나열한 그림으로, 사건이 겹쳐 일어날 확률을 구할 때 씁니다. 가지 묶음 하나가 한 단계이고, 경로의 수가 결과의 수이며(동전 세 개면 2 × 2 × 2 = 8), 경로를 따라 확률을 곱하면 그 결과의 확률이 됩니다. 경우의 수 문제에서는 확률 없이 같은 수형도를 씁니다.

확률 문제의 수형도는 어떻게 그리나요?

사건마다 가지 묶음을 하나씩 그리고, 각 가지에 결과와 확률을 적은 뒤, 경로마다 곱하세요. 여기서는 문제를 문장으로 입력하거나(빨간 공 3개, 파란 공 2개가 든 주머니, 비복원으로 두 번 꺼냄) 가지를 들여쓰기 목록으로 한 줄에 하나씩, 이름 뒤에 3/5나 0.6이나 60%를 붙여 입력할 수 있습니다. 한 줄을 더 들여 쓰면 바로 위 줄에 매달립니다.

수형도 끝에 적힌 확률은 어떻게 읽나요?

경로 끝의 숫자는 결합확률, 곧 그 경로의 모든 사건이 그 순서대로 일어날 확률입니다. P(빨강, 파랑) = 3/5 × 2/4 = 3/10은 처음에 빨강, 두 번째에 파랑이라는 뜻입니다. 어떤 사건의 확률을 구하려면 그 사건에 맞는 경로를 모두 찾아 끝값을 더하세요. 끝값을 모두 더하면 1입니다.

비복원 추출이면 수형도가 어떻게 달라지나요?

비복원이면 두 번째 가지 묶음이 첫 추출 뒤에 남은 것을 기준으로 하므로 분수가 가지마다 달라집니다. 빨간 공 3개, 파란 공 2개에서 빨강 다음 가지는 빨강 2/4와 파랑 2/4, 파랑 다음은 빨강 3/4와 파랑 1/4입니다. 복원 추출이면 모든 묶음이 3/5와 2/5를 되풀이하며 각 추출은 독립입니다.

한 점에서 뻗은 가지의 확률은 왜 더해서 1이어야 하나요?

한 점에서 뻗은 가지가 그 단계에서 나올 수 있는 모든 결과이고, 그중 정확히 하나가 일어나기 때문입니다. 비 다음 가지가 지각 0.4, 정시 0.5라면 결과가 하나 빠졌거나 숫자가 틀린 것입니다. 이 도구는 빠진 가지 하나는 여사건으로 채우고, 합이 1이 아닌 묶음은 고치지 않고 입력한 그대로 그립니다.

수형도로 조건부확률은 어떻게 구하나요?

원하는 경로를, 주어진 조건을 만족하는 모든 경로의 합으로 나누세요. 선별 검사라면 P(질병 | 양성) = P(질병 ∩ 양성) / P(양성) = 1.8% / (1.8% + 4.9%) ≈ 26.9%입니다. 수형도에서 읽어 낸 베이즈 정리이며, 드문 질병의 검사에서 양성이 나와도 오경보인 경우가 많은 이유이기도 합니다.

수형도의 분수는 약분해야 하나요?

가지의 확률은 보통 적힌 그대로 두고, 끝값은 약분 전과 약분 후를 함께 보여 줄 때가 많습니다. 6/20을 3/10 옆에 남겨 두면 공통분모가 보여서 네 결과의 합이 20/20임을 한눈에 확인할 수 있습니다. 소수와 퍼센트도 되지만, 수업에서 그렇게 하지 않는다면 섞지 마세요. 한 가지 형태로 된 수형도가 검산하기 쉽습니다.

수형도는 가계도, 계통수, 분기도, 검색표와 같은 건가요?

아니요. 네 가지는 각자 규칙이 있는 다른 그림이며, 여기에도 따로 도구가 있습니다. 형질 유전을 따지는 가족 나무는 유전 가계도, 가지 길이가 있는 진화 나무는 계통수, 공유 파생 형질로 만든 나무는 분기도, 두 갈래 선택으로 된 동정 안내는 검색표입니다. 수학의 수형도는 결과와 그 확률을 다룹니다.

AI가 제가 준 확률을 바꾸나요?

아니요. 가지 값, 곱, 합, 기댓값은 모두 그림을 그리기 전에 코드로 계산하고, 모델에는 그 값을 한 글자도 다르지 않게 전달합니다. 모델에게 3/5 × 2/4를 계산하라고 시키는 일은 없습니다. 가지의 합이 1이 아니면 몰래 고치지 않고 입력한 대로 그리므로, 입력한 숫자를 확인하세요.

보고서나 논문에서 수형도의 그림 설명은 어떻게 쓰나요?

단계가 무엇인지, 복원 추출인지, 어떤 숫자가 조건부확률인지 밝히세요. 예: 그림 1. 빨간 공 3개, 파란 공 2개가 든 주머니에서 비복원으로 두 번 꺼낼 때의 확률 수형도. 가지의 값은 조건부확률, 끝의 값은 결합확률이다. 의사결정나무라면 보상의 단위와 기댓값을 거꾸로 계산한 방법도 적으세요.

AI로 그린 의사결정나무를 학술지 논문에 넣어도 되나요?

데이터를 찍은 이미지가 아니라 설명용 그림이므로 대개 가능하지만, 결정은 학술지가 합니다. Elsevier의 학술지 생성형 AI 정책은 AI 도구로 만드는 데 도움을 받을 수 있는 설명용 이미지의 예로 의사결정나무를 들고, 1차 연구 데이터의 이미지는 생성하면 안 된다고 합니다. 투고할 학술지의 정책을 확인하고, 그림을 어떻게 만들었는지 방법이나 그림 설명에 밝히세요.

수형도 하나에 결과를 몇 개까지 넣을 수 있나요?

여기서는 4단계, 결과 48개까지이며 주사위 두 개(36가지)와 동전 네 번(16가지)이 들어갑니다. 그 이상이면 한 페이지에서 수형도를 읽을 수 없습니다. 곱의 법칙이나 표를 쓰거나, 문제에 필요한 가지만 그리세요(예: 6이 적어도 한 번 나오는 경로만).

내 수형도 그리기

확률 문제를 넣으면 모든 결과를 계산한 교과서처럼 깔끔한 수형도가 1분 안팎으로 나옵니다.

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