프로야구 10연승 기록
승률 60%인 팀이 144경기 정규시즌에서 10연승 이상을 달성할 확률은 약 18%입니다. 승률 55%이면 약 8%입니다.
강팀이라면 시즌 중 10연승은 약 5번에 1번꼴로 나타나는 현상이며, 반드시 "이상 징후"는 아닙니다.
N경기에서 K연승이 발생할 확률을 DP로 계산합니다.
시즌 전체 경기 수
5연승 발생 확률
5연승 발생 확률 95.18%
1 in 1.1
1 in 1.1: 95.18%
연승 확률 계산기는 N경기에서 K연승 이상이 발생할 확률을 동적 프로그래밍(DP) 알고리즘으로 정확히 계산하는 도구입니다. 스포츠 기록 분석, 도박사의 오류 검증, 연속 사건 확률 등에 활용됩니다. 승률 50%인 팀이 20경기에서 5연승 이상을 달성할 확률은 약 25%입니다. 이는 직관보다 높은 수치로, 연승은 "생각보다 자주 나타나는" 현상입니다. 승률 60%이면 20경기에서 5연승 확률은 약 52%까지 올라갑니다. 이 계산기는 "연속 사건이 우연히 발생할 확률이 얼마나 되는지"를 정량적으로 보여주어, 실력인지 운인지를 판단하는 근거를 제공합니다.
이럴 때 이렇게 계산해요.
승률 60%인 팀이 144경기 정규시즌에서 10연승 이상을 달성할 확률은 약 18%입니다. 승률 55%이면 약 8%입니다.
강팀이라면 시즌 중 10연승은 약 5번에 1번꼴로 나타나는 현상이며, 반드시 "이상 징후"는 아닙니다.
공정한 동전(50%)을 100번 던질 때 7연속 앞면이 나올 확률은 약 32%이며, 10연속은 약 5%입니다.
100번 시행에서도 7연속은 꽤 높은 확률로 발생합니다. "연속 7번 앞면이 나왔으니 조작이다"라고 단정하기 어렵습니다.
승률 70%인 선수가 30판에서 8연승 이상을 할 확률은 약 46%입니다.
높은 승률 선수에게 장연승은 거의 절반의 확률로 나타나며, 실력의 자연스러운 반영입니다.
승률 65%인 NBA 팀이 82경기에서 10연승 이상을 달성할 확률은 약 35%입니다. 15연승은 약 8%입니다.
역사적으로 NBA 최장 연승은 33연승(2015-16 골든스테이트)입니다. 이런 기록은 확률적으로도 극히 드문 사건입니다.
같이 쓰면 좋아요. 옆으로 넘겨 보세요.
궁금한 거 모아 봤어요. 눌러서 펼쳐 보세요.
20번의 동전 던지기에서 5연속 앞면이 나올 확률이 약 25%인 것처럼, 시행 횟수가 늘어나면 연속 사건이 나타날 "기회"도 많아지기 때문입니다. 경기 수가 충분하면 연승은 자연스러운 통계적 현상입니다.
동적 프로그래밍(Dynamic Programming)은 큰 문제를 작은 하위 문제로 나누어 풀고 결과를 재활용하는 알고리즘입니다. 연승 확률은 "i번째 경기까지 최대 j연승 중인 상태"를 추적하여 정확히 계산합니다.
도박사의 오류는 "5연승 후에는 질 차례"라고 믿는 것입니다. 하지만 각 경기가 독립이라면 이전 결과가 다음에 영향을 주지 않습니다. 이 계산기는 연승이 순수한 확률로도 충분히 발생할 수 있음을 보여줍니다.
2015년 이후의 연구에 따르면 농구 등에서 "핫 핸드(뜨거운 손)" 효과는 실재하지만 매우 작습니다(약 1.5~2.5%p). 연승 자체는 순수 확률로도 충분히 설명되지만, 약간의 추가 효과가 있을 수 있습니다.
네, 패배 확률(1-p)를 사용하면 됩니다. 승률 60%인 팀의 5연패 확률은 패률 40%를 기준으로 같은 공식으로 계산합니다. 연패는 연승의 거울상입니다.
DP(동적 프로그래밍)는 수학적으로 정확한 값을 제공합니다. 시뮬레이션은 근사값이지만 복잡한 조건(변동 승률, 상호 의존 등)도 다룰 수 있습니다. 독립·동일 분포 가정이 성립하면 DP가 정확하고 빠릅니다.
경기 수가 늘어나면 K연승 이상이 발생할 확률은 1에 수렴합니다. 예를 들어 승률 50%에서 5연승 확률은 20경기에서 25%, 50경기에서 55%, 100경기에서 81%입니다. 충분한 시행에서 연승은 "발생하지 않는 것이 이상한" 사건입니다.
연승 확률의 정확한 계산은 DP(동적 프로그래밍)를 사용합니다. 상태를 (현재 경기 번호 i, 현재 연승 수 j)로 정의하고, dp[i][j] = i번째 경기까지 진행했을 때 현재 j연승 중이면서 K연승 이상이 아직 발생하지 않은 확률로 놓습니다. 전이는 dp[i+1][j+1] += dp[i][j] × p (승리)와 dp[i+1][0] += dp[i][j] × (1-p) (패배)입니다.
K연승 이상이 발생하지 않을 확률 = Σ(j=0 to K-1) dp[N][j]이고, K연승 이상 발생 확률 = 1 - 이 값입니다. 이 방법은 O(N × K)의 시간복잡도로 정확한 답을 제공합니다. N=100, K=10 정도는 즉시 계산 가능합니다.
연승의 기대 최대 길이에 대한 근사 공식도 있습니다. 승률 p인 독립 시행 N번에서 최장 연속 성공의 기대값은 약 log(N × (1-p)) / log(1/p)입니다. p=0.5, N=100이면 약 log(50) / log(2) ≈ 5.6으로, 100번 시행에서 평균적으로 5~6번의 최장 연승이 나타남을 의미합니다.
전체 경기 수(N)를 입력합니다.
개별 경기 승률과 목표 연승 수(K)를 입력합니다.
K연승 이상이 발생할 확률과 분포를 확인합니다.