안녕하세요. 지난 포스팅의 기초통계학[33].귀무가설의 유의성 검정 6을 마지막으로 NHST를 끝냈습니다. 오늘은 지금까지 알아보았던 베이즈 추론과 빈도주의 추론에 대해서 간단하게 정리하는 시간을 가져보도록 하겠습니다. 1. 베이즈 추론 빈도주의 추론 이전에 저희는 베이즈 추론을 오랫동안 공부하였습니다.하지만, 공부한 지 조금 오래되었기 때문에 살짝 복습하고 넘어가도록 하겠습니다. 베이즈 추론을 위한 그 핵심 이론이 베이즈 이론, 또는 베이즈 공식이라고 언급하였습니다. 베이즈 공식은 조건부 확률을 다른 방식으로 구할 수 있다는 것을 보여주는 공식입니다. 아래의 식을 참조해주세요. $$P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}$$ 이 식을 기반으로 어떤 데이터 $D$가 주어졌을 때, 그 데..
안녕하세요. 오늘은 지난 시간의 기초통계학[19].베이즈 추론 2 - 확률론적 예측(https://everyday-image-processing.tistory.com/35)에 이어서 다소 생소한 개념인 오즈(Odds)에 대해서 알아보겠습니다. 1. 오즈(Odds) 오즈는 사실 어려운 개념은 아닙니다. 간단하게 이야기하면 두 사건이 발생할 확률의 비율을 표현한 것입니다. 이를 좀 더 정확하게 이야기하면 사건 $E$에 대한 다른 사건 $E^{'}$의 오즈는 두 사건이 발생할 확률의 비율인 $\frac{P(E)}{P(E^{'})}$을 의미합니다. 만약 $E^{'}$가 특정되지 않는 경우 사건 $E$의 여집합, 즉 $E^{c}$로 가정하기도 합니다. 따라서 사건 $E$의 오즈 $O(E) = \frac{P(E)}..
안녕하세요. 오늘은 지난 시간의 기초통계학[16].최대우도추정법(https://everyday-image-processing.tistory.com/30)에 이어서 본격적으로 베이즈 이론을 활용하는 베이즈 추론에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 특히 오늘은 이산 사전 확률이 주어져 있을 경우에 대해서 알아보겠습니다. 1. 베이지안 법칙 제가 이전에 포스팅했던 기초통계학[3].조건부 확률, 독립, 베이지안 법칙(https://everyday-image-processing.tistory.com/8)에서 가장 마지막 부분을 보시면 베이지안 법칙을 언급하고 있습니다. 베이지안 법칙 자체는 조건부 확률의 모양을 뒤집은 것처럼 생겼습니다. 한번 더 보겠습니다. $H$와 $D$가 사건이라고 했을 때, 베이지안 법칙은 은..
