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STUDY

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[ProDS] 2. 베이즈 정리Bayes' theorem 본 포스팅은 ProDS 필기 강의를 듣고 정리, 요약한 내용입니다. - 표본공간 분할 : 원인

$B_1, B_2, \cdots B_k$ 가 서로 다른

$i$ ,

$j$ 에 대해 아래의 조건을 모두 만족하는 경우를 말한다. 1)

$B_i\cap B_j = \varnothing$ =>

$(B_i와 B_j는 상호배반)$ 2)

$B_1 \cup B_2 \cup \cdots \cup B_k = S$ - 전확률 공식 : k개의 B에 의해 표본공간 S가 분할되어있고, S에서 정의되는 A에 대해 성립하는 확률 공식

$P(A) = P(A\cap B_1) + \cdots + P(A\cap B_k) = P(B_1)P(A|B_1)+ \cdots + P(B_k)P(A|B_k)$ $$ (\because P(A|B_1) = \f..

[ProDS] 1. 확률의 개념과 특징. 본 포스팅은 ProDS 필기 강의를 듣고 정리, 요약한 내용입니다. - 확률의 개념과 특징 통계학statistics : 데이터에 담긴 표면적인 정보를 정확히 요약하고, 담긴 의미를 추론하고 해석하기 위한 학문. 모수parameter : 알고자 하는 미지의 정보. ex) 특정 후보의 지지율, 동물의 평균 수명, 온도, 불량률, etc. 확률probability : 어떤 사건이 발생할 가능성을 0~1 사이의 숫자로 나타낸 것. 확률모형probabilistic model : 확률실험random experiment(시행을 반복할 때마다 나오는 결과가 매번 달라지는 현상or 실험)에 대한 수리적 모형을 뜻한다. 표본공간sample space : 확률실험에서 가능한 모든 사건의 결과의 집합. 보통 S로 나타낸다. ..

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