새똥 맞을 확률과 연금복권 및 로또 1등 확률 비교(feat. 재미있는 확률)

새똥 맞을 확률을 생각하면서 또는 로또 복권을 사면서 생각해본 것이 있다. 과연 우리는 로또 1등 확률에 비하는 운을, 또 그보다 희박한 확률의 운을 평소에는 얼마나 쓰고 있는 걸까? 평소에 걷다가도 거미줄에 걸려 짜증 난 적이 있을 것이다. 지나가다 새똥을 맞은 적도 있고 비 온 다음날 하필 지나가는 차에 빗물에 튀긴 적도 있을 것이다. 우리는 그렇게 희박한 확률에 걸려 화가 나고 짜증 난 적이 많은데 하필이면 로또 1등에는 되지 않는 걸까.

벼락에 맞을 확률과 삶 속의 확률 그리고 통계

로또에 당첨될 확률은 814만 5천60분의 1, 즉, 0.000000123%이다.
연금복권에 당첨될 확률은 500만 분의 1, 즉, 0.0000002%이다.
벼락 맞을 확률은 우리나라의 면적으로 인구수 5천만의 수치로 계산을 하면, 0.0002%이다.
연금복권 1등 당첨될 확률보다 벼락 맞을 확률이 1000배나 높다.

다른 상황들을 비교하기 위해 미국의 한 통계 조사 사이트를 참고했다. 다음은 미국에서 조사한 각종 스포츠 활동과 희한한 상황들 속에 사망할 확률이다.

아래는 위의 그림에 대한 해석 설명이다.

스포츠 및 레크리에이션 활동

스노 보드 사망률 : 백만 명의 참가자 방문당 0.455.
스키 사망률 : 백만 명의 참가자 방문당 0.702.
스웨덴의 장거리 크로스컨트리 스키 경주 사망률 : 백만 명당 0.111.
유타의 활강 스키 리조트에서 스키 타기 : 백만 노출 일당 2.46 명 사망.
미국에서 수행된 특정 활동의 사망률
등산 사망률 : 0.5988 (참가자 100 명)
행글라이딩 사망률 0.1786 (참가자 100 명)
낙하산 사망률 : 0.1754 (참가자 100 명)
권투 사망률 : 0.0455 (참가자 100 명)
산악 하이킹 사망률 : 0.0064 (참가자 100 명)
스쿠버 다이빙 사망률 : 0.0029 (참가자 100 명)
미식축구 사망률 : 0.0020 (참가자 100 명)

하이킹과 등산의 위험

전문 산악 등반가 : 연간 사망 위험은 167 명 중 1 명.
레크리에이션 등반-연간 사망 위험은 1,750 명 중 1 명.
산악 하이킹-연간 사망 위험은 15,700 명 중 1 명.
1984년 ~ 1991년 사이의 두 기간 동안 네팔 트레커의 사망률 : 트레커 100 명당 0.014 ~ 0.015.
알래스카에서 가장 높은 산인 데날리 : 국립공원 관리청에 등록한 등산가 100 명당 0.308 명이 사망.
후지산에서. Rainier : 등산객 100 명당 약 0.031의 예상 사망률.
히말라야에서 6000m 이상 등반 : 등산가 100 명당 10 ~ 12.6 명이 사망.
미국 Mt McKinley 국립공원에서 등산 중 사망률 : 노출 일 1,000,000 일당 100
*베이스 점프는 세계에서 가장 위험한 레크리에이션 활동 중 하나이며 2002 년 전체 사망자는 60 명당 약 1 명으로 추산.

연간 사망 위험 (AMR : Annual mortality risk)

그랑프리 경주 : 100 명 중 1 명.
오토바이 경주 : 1,000 명 중 1 명.
카누 : 10,000 명 중 1 명.
축구 및 럭비 : 100,000 명 중 1 명.
달리기 / 조깅 : 백만 분의 1.
수영 : 백만 분의 1.
자전거 사망률 : 참가자 100 만 명당 7.1 명 사망.
미국에서 스카이 다이빙 중 사망 확률 : 101,083 개 점프 중 1 개.
번지 점프 중 죽을 확률 : 100만 분의 2 정도의 사망 확률.
마라톤 중 급사 위험 : 100,000 명당 0.8.
철인 3 종 경기 참가 중 갑작스러운 사망 위험 : 100,000 명 중 1.5 명.
고등학교 또는 대학 축구를 하면서 죽을 확률 : 5,900만 분의 1

교통사고, 운송업 관련 위험

교통사고 사망 위험 : 6,700 명 중 1 명.
1 억 차량 주행 마일 당 사망자 수 : 1.14.
인구 100,000 명당 사망자 : 11.01.
10만 명의 면허 운전자 당 사망자 수 : 16.13.
오토바이 : 차량 주행 거리 1 억 마일 당 사망률 : 21.45.
미국 일반 항공 사망자 : 447 명; 비행시간 : 20,900,000.
미국 일반 항공 : 비행시간 100,000 시간당 치명적인 사고 1.27.
백만 비행시간당 여객기 (예정 및 비 예정 파트 21) 사망자 수 : 4.03.
통근 항공사 (예정 파트 135) 백만 비행시간당 사망자 수 : 10.74.
백만 비행시간당 통근 비행기 (비정기 Part 135-주문형 에어 택시) 사망자 수 : 12.24.
일반 항공 (Private Part 91) 백만 비행시간당 사망자 수 : 22.43.

흡연 관련

흡연하는 남성은 비 흡연자보다 폐암으로 사망할 확률이 22 배 더 높다. 흡연 여성은 질병으로 사망할 확률이 12 배 더 높다.
흡연은 중년 남성과 여성의 심장병으로 사망할 위험을 3 배로 높인다. 흡연자는 폐기종 및 기관지염으로 인한 사망 위험을 거의 10 배까지 증가시킨다.
평생 흡연자는 평균적으로 담배 관련 질병으로 사망할 확률이 50 %이며 그중 절반은 70 세 이전에 사망.
연구에 따르면 시가 흡연자는 비 흡연자가 후두, 구강 또는 식도로 사망할 위험이 4 ~ 10 배 더 높다. 암.

비만 관련

중간 연령의 사람들은 비만으로 살았으며 (5 년에서 14.9 년 사이), 사망 위험은 한 번도 비만했던 적이 없는 사람들보다 두 배 이상 높았다.
가장 긴 비만 기간 (15 년 이상)을 가진 사람들의 사망 위험은 거의 3 배가되었다.

기타 사망할 위험

댄스파티 : 사망 확률 100,000 분의 1
테이블 게임 : 사망 확률 1 억분의 1
컴퓨터 게임 : 죽을 확률 1 억분의 1

위의 자료는 미국의 통계에 따른 확률이며 출처 사이트에 가면 자세하게 각 통계에 따른 출처를 알 수 있다. 미국의 통계라 로또와 비교할 것은 안되지만, 댄스파티에 참여해서 춤추다가 죽을 확률보다 높으니 로또가 얼마나 당첨되기 힘든지를 알 수 있다. *그래도 컴퓨터 게임하다가 죽을 확률보다는 낮아서 다행이다.

맨체스터 유나이티드의 에슐리 영 선수가 입에 새똥을 맞았다.

새똥 맞을 확률은 얼마나될까? 새똥 맞을 확률은 생각보다 높다. 차를 운전하면서는 수도 없이 맞아봤고, 길을 걸어가다가 맞아본적도 있다. 새똥 맞을 확률을 계산하기 위한 기준은 다음과 같다.

새의 밀도: 특정 지역에 새가 얼마나 많이 서식하는지에 따라 확률이 달라질 수 있다.
지역의 특성: 도시 중심부, 공원, 호수나 바다 근처와 같이 새가 자주 출몰하는 지역은 확률이 높아질 수 있다.
시간대: 새들이 활발하게 활동하는 시간대에는 확률이 높아질 수 있다.
계절: 새들의 이동 패턴이나 번식 시즌에 따라 확률이 변할 수 있다.
날씨: 비나 눈이 오는 날에는 새들이 적게 활동하여 확률이 낮아질 수 있다.
사람들의 활동: 사람들이 새를 먹이거나 근처에서 활동할 경우 새들이 사람들 근처로 다가오게 되어 확률이 높아질 수 있다.
새의 종류: 일부 새는 사람들 근처에서 활동하는 경향이 있어, 그 종류의 새가 많은 지역에서는 확률이 높아질 수 있다.

기준이 너무 많아서 새똥 맞을 확률을 계산하기는 너무 어렵다. 자신이 처한 상황에 따라 새똥 맞을 확률을 계산해야 하기 때문이다. 그래서 로또, 연금복권과 새똥 맞을 확률을 계산하는 것 자체가 성립할 수가 없다. 새똥 맞을 확률을 계산하기 위해 너무 많은 기준을 대야 하기 때문이다. 새똥 맞을 확률… 새똥 맞을 확률… 새똥 맞을 확률… 머리속에서 계속 멤돈다.

나는 평소에 모든 확률이 궁금했다.

더 상세하게 상상하고 생각해 들어가자면, 내가 숨 쉬는 이 공기 중에 섞인 수많은 먼지들이 내 코로 들어올 때, 엄청난 확률로 하필이면 왜 그 먼지들이어서 재채기가 나오며 비 오는 날 우산 없이 걸을 때 수많은 빗방울 중 내가 맞는 빗방울은 하필 그 하나하나의 빗방울이고, 세수하다가 빠진 눈썹이 세수하면서 물로 씻기지 않고 하필 그런 확률로 내 눈에 들어가 눈을 아프게 하는 걸까? 아마 저 말들을 이해하지 못할 수도 있다. 재채기가 나오면 그냥 재채기를 하는 것이고, 비 맞으면 그냥 우산이 없어 비 맞는 거고, 세수하다가 눈썹이 들어가면 빼면 되는 것처럼 별생각 없이 지나가는 것이기 때문이다. 또 확률을 수학적으로 계산하기가 너무 힘들기 때문이다.

확률이란 사례가 있어야 하고 객관적인 수치가 필요하기 때문이다. 하지만 일상들에서 저런 사소한 일들과 상황들을 확률로 만들면 얼마나 희박하고 작은 확률을 우리가 맞이하게 되는 걸까 궁금증이 밀려왔다. 내가 직접 통계를 내서 수학적으로 계산하기는 어렵지만, 아마 로또 1등 당첨과는 비교도 안될 정도로 어마어마한 확률 속에 우리는 삶을 살아가고 있는 것이 아닐까. 그렇다면, 우린 그런 희박하고 희박한 확률의 삶 속에서, 죽지 않고 살아가는 것에 얼마나 큰 감사를 느껴야 할까. 그렇게 좋은 일이 생기지 않아도 안 좋은 일들이 일어날 수 있는 확률의 삶 속에서, 별 탈 없이 지내는 것만으로도 얼마나 큰 감사를 느껴야 할까. 이렇게 보니 로또 1등과 연금복권 1등에 당첨되는 것이 신기하지만은 않은 것 같다.

출처 및 참고

Your Chances of Dying
A list of activities, from the ordinary to the extraordinary, that increase your chances of dying