베이즈 정리 (Bayes' Theorem)

먼저 정의에 대해서 알아보자.

 

베이즈 정리란 두 확률 변수의 사전 확률과 사후 확률 사이의 관계를 나타내는 정리로, 베이지안 확률론 해석에 따르면 베이즈 정리는 새로운 근거가 제시될 때 사후 확률이 어떻게 갱신되는지를 구한다.

 

 천천히 위 정의의 의미를 되새겨보도록 하자.

 

베이즈 법칙이란...

사전확률 P(A)과 우도(B|A)를 안다면 사후확률 P(A|B)를 알 수 있다는 것이다.

 

 

A를 원인 B를 결과 라고 했을 때,

A 라는 원인이 발생할 확률 P(A)

A 라는 원인이 발생하였을 때 B 라는 결과가 나타날 확률 P(B|A)

반대로, B라는 결고가 발생하였을 때, B를 발생시간 원인이 A 일 확률이 P(A|B)

라고 정의 할 수 있다.

 

 

베이즈 법칙이란 뭐라고?

 

사전확률 P(A)과 우도(B|A)를 안다면 사후확률 P(A|B)를 알 수 있다는 것이다.

 

 

용어 확인!

 

 - 사전 확률 (prior probability)이란?

A(원인)가 발생할 확률 P(A)와 같이 결과가 나타나기 전에 결정되어 있는 확률이다.

 

 - 우도 (likelihood probability)이란?

A(원인)가 발생하였다.는 조건하에서 B(결과)가 발생할 확률 P(B|A)를 나타낸다.

 

 - 사후 확률 (posterior probability)이란?

B(결과)가 발생하였다는 조건하에서 A(원인)가 발생하엿을 확률을 나타낸다.

 

 

 

 

 

식:

 

 

 

 

 

식 유도 업데이트중...