프로그래머를 위한 베이지안 with 파이썬(1)

베이지안 심리 상태

• 베이지안 추론은 불확실성을 유지한다는 점에서 기존의 전통적인 통계적 추론과 다르다. 위의 말을 읽었을때 개인적으로 통게학을 전공한 나로써는 이해가 잘 가지 않았다. 왜냐하면 통계라는 학문 자체가 불확실성을 기반으로 하는 것이 아닌가라는 의문이 들었기 때문이다. random한 것에서 확률적으로 높은 것을 찾아내는 것인데 말이다.

우선 확률을 해석하는 방법은 크게 두가지로 구분 될 수 있다.

• 고전적인 빈도주의적 관점 : 사건이 장기적으로 일어나는 빈도로 해석
  ex) 항공기의 사고 확률을 오랫동안 발생한 비행기 사고의 빈도로 해석한다.

위의 빈도주의적 관점은 논리적으로는 오류가 없어 보이나, 오랫동안이라는 전제조건이 필요하다. 만일 오랫동안 즉, 충분한 시도가 없었을 경우의 확률은 어떠한 근거로 이야기 해야할 것인가의 의문을 갖게 된다. 그것이 바로 베이지안 방법이다.

• 베이지안 관점 : 사건 발생에 대한 믿음 또는 확신의 척도로 해석

간단히 말하면, 확률은 의견이나 견해를 요약한 것이라는 의미일 것이다. 주목할 점은 믿음의 정도나 확신의 척도가 개인의 주관에 달려 있다는 점이다. 그렇다면 객관적이지 않은데 이것을 확률이라고 말할 수 있는가? 좀더 근본적인 얘기를 해보자면 믿음이기 때문에 누군가가 틀렸다는 것을 말할 수 없지 않은가?

베이지안관점에서의 확률을 이야기하자면 베이즈 정리 또한 빼놓고 이야기 할수 없을 것이다.
베이즈 정리의 사전확률과 사후확률