베이지안 추론

빈도주의론자 입장에서는 " 귀무가설이 사실이라면 이렇게 극단적인 통계치가 발생할 확률은 3%이다" 베이지안들은 알려지지 않은 parameter를 확률변수로 보는 방법이 있다. parameter에 대한 사전 분포로 주어지고 관측된 데이터와 베이즈 정리를 이용하여 사후정리를 갱신할 수 있다. 그래서 피라미터에 대한 확률적으로 결론을 낼 수 있다. ex ) 동전 던지기 예시처럼 알려지지 않은 parameter가 확률이라고 가정해보자 보통 모든 확률 값은 0~1 사이에서 정의 되는 베타분포를 사전분포르 사용한다. 베타분포https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%B2%A0%ED%83%80_%EB%B6%84%ED%8F%AC import mathdef B(alpha,beta) : "모든 확률값의 ..

2018.01.02