bayes 정리
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"베이즈 정리"는 확률에 관한 중요한 규칙으로,
이미 알고 있는 정보를 바탕으로 새로운 사건의 확률을 추정하는 데 사용 -
베이즈 정리는 기본적으로
'이미 알고 있는 정보(사전 확률)'와'새로운 증거'를 결합하여'새로운 사건의 확률(사후 확률)'을 계산하는 방법을 제공합니다. 이를 통해 불확실성 하에서 더 정확한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. -
간단한 예로, 여러분이 어떤 질병에 걸렸을지 걱정하고 있다고 해 봅시다.
이 질병에 걸릴 전체 인구의 확률(이를 사전 확률이라고 합니다)이 얼마인지 알고 있습니다. 그리고의사가 특정 검사를 하여 그 결과가 양성일 때 실제로 질병에 걸릴 확률이 얼마인지도 알고 있습니다. 이제 베이즈 정리를 사용하여,검사 결과가 양성일 때 실제로 그 질병에 걸려 있을 확률(이를 사후 확률이라고 합니다)을 계산할 수 있습니다.
bayesian modeling
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베이지안 모델링은 데이터를 해석하고 불확실성을 다루는 수학적 방법입니다.
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이 방법은 '베이즈 정리'라는 수학 규칙을 기반으로 합니다.
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간단히 말해, 베이지안 모델링은
우리가 이미 알고 있는 정보를 바탕으로 새로운 데이터를 관찰했을 때, 이 정보를 업데이트하는 방법을 말합니다. -
예를 들어, 날씨를 예측한다고 생각해 봅시다. 여러분은 어제 비가 왔다는 것을 알고 있고, 오늘도 비가 올 확률이 높다고 생각할 수 있습니다. 이제 여러분이 창밖을 보고 구름이 많다는 것을 관찰했다고 가정해 봅시다. 베이지안 모델링을 사용하면, 이 새로운 정보(구름이 많음)를 바탕으로 오늘 비가 올 확률을 더 높게 업데이트할 수 있습니다.
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이런 식으로 베이지안 모델링은 과거의 지식과 새로운 데이터를 결합하여 더 정확한 예측을 할 수 있게 해줍니다. 이 방법은 불확실성이 높은 상황에서도 유용하며, 다양한 분야에서 의사 결정을 돕기 위해 사용됩니다.
