Derek 의 데이터 분석 성장기

" 해당 정리글은 세상에서 가장 쉬운 베이즈 통계학 입문(링크) 를 기반으로 정리, 내용이 첨부되어있습니다"  세상에서 가장 쉬운 베이즈 통계학 입문은 위와 같이 도형의 면적을 활용하여 베이지안 통계학을 쉽게 설명한다. Q. 해당 내용은 어느 특정 암에 걸릴 확률이 0.1%(0.001) 이라고 하자. 이 암 검사를 진행하는데, 암에 걸려있는 사람은 95% 확률로 양성 진단을 받는다고 하자. 한편, 건강한 사람이 양성으로 오진을 받을 확률은 2% 다. 이 검사에서 양성이라고 진단 받았을때, 암에 걸려 있을 확률은 얼마일까? 라는 사전 확률과 조건부 확률을 기반으로 베이지안을 설명한다. * 면적은 A라는 사건이 발생 할 때, A가 발생하면서 B가 발생하는 조건부 확률을 면적으로 계산하여 풀어나간다.EX) 암..

해당 베이지안 공부는 Think Bayes(파이썬을 활용한 베이지안 통계) 책을 기반으로 공부하고, 정리하였습니다.    0. 베이지안  베이지안은 왜 필요할까? 베이지안은 불확실성을 다루는 통계적 방법론 중 하나로, 믿음의 정도를 확률적으로 나타내고 이를 업데이트하는 데 중점을 두는 방법론이다. 빈도주의적 통계학은 데이터의 빈도나 반복에 기반하여 추론을 진행한다. 그렇다면, 빈도주의적 통계학도 있는데 베이지안 접근 방법은 왜 필요할까? 1. 개인화된 추론을 가능케한다.베이지안 통계학은 개인화된 추론을 허용합니다. 개별의 사전 믿음이나 정보를 고려하여 사후 추정치를 계산할 수 있습니다. 이는 실제 상황에서 많은 가치가 있다고 한다. 예를 들어, 의료 분야에서 각 환자의 고유한 특성과 조건을 고려하여 진단..