베이즈 추론
- 베이즈 추론은 통계적 추론의 한 방법이다.
- 추론 대상의 사전 확률과 추가적인 정보를 통해 해당 대상의 사후 확률을 추론한다.
- 베이즈 추론은 베이즈 확률론을 기반으로 한다.
- 이는 추론하는 대상을 확률변수로 보아 그 변수의 확률분포를 추정하는 것을 의미한다.
- 수학적 설명
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베이즈 추론 관련 강의
- 베이즈 정리의 의미
- 베이즈 정리의 의미 글
- 이 친구가 학부 수준의 수학 이론을 쉽게 정리했다. 에 추가하자.
- 예제 1: 질병 A 의 발병률은 0.1 퍼센트로 알려져 있다. collapsed:: true
- 이 질병이 걸린 환자가 질병이 있다고 검진 될 확률 (민감도)는 99 퍼센트
- 그렇다면, 질병이 없다고 오진 될 확률은 1 퍼센트네?!
- 질병이없는 사람이 질병이 없다고 검질 될 확률(특이도)는 98 퍼센트
- 질병도 없는데 있다고 오진 될 확률이 2 퍼센트
- 질문: 만약 어떤 사람이 질병에 걸렸다고 검진 받았을 때, 이 사람이 정말로 질병에 걸렸을 확률은?
- 질병에 걸렸다고 검진 될 확률은?
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답안
- 이 질병이 걸린 환자가 질병이 있다고 검진 될 확률 (민감도)는 99 퍼센트
- 베이즈 정리의 의미 글
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- 예제 2: ...
#요약
- 위의 강의를 듣고 나서 알게 된 것이지만, 확률론 패러다임의 전환을 말한다고 한다. 연역적 추론에서 귀납적 추론이라고 부제를 달고 있다.
- 귀납법:을 오늘 추가했는데 이렇게 사용될 줄이야.
- 기존의 통계학은 빈도주의라는 말을 하는데 즉 연역적 사고에 기반에서 확률 공간을 정의하고 계산한다. 예를 들어 동전의 앞면 또는 뒷면이 나올 확률은 1/2 이라고 말하는 것이 여기에 해당한다.
- 베이지안주의라고 말하는 새로운(?) 통계학은 경험에 기반한 선험적인, 불확실성을 내포하는 수치를 이용한다. 귀납적 추론으로서 '사전확률' + 추가정보를 활용해서 '사후확률'을 계산하는 것이다.
- 의미가 무엇인가? 추가적인 정보, 근거를 확보하여 더 정확한 추론을 할 수 있다는 것이다.