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목록Bayesian Analysis (9)
이언배 연구노트

1.확률$ P(A) $ : A 가 일어날 확률$ P(AB) $ : A와 B가 동시에 일어날 확률 - 결합확률$ P(A | B) $ : B가 일어났다 치고, A가 일어날 확률 - 조건부확률 예:당연히 전 세계 인구중에 배가 아픈 사람 수와 위염이 있는 사람 수를 알 턱이 없다(사전확률)>> 배가 아플 확률을 P(배) 라고 하자. 위염이 있을 확률은 P(위염) 이다. 하지만 우리가 궁금한 건 배가 아프고 위염이 있는 사람이 몇 명인지가 아니고,위염이 있고 배가 아플 확률은 P(배 위염) 이다. 배가 아프다고 병원에 온 사람이 위염이 있는 건 몇 명인지 이다.>> 배가 아프다 치고 위염이 있을 확률은 P(위염 | 배) 다. 그리고 배도 아픈데다가 위염도 있을 확률보다,배가 아프다치고 병원에 왔더니 위염을 ..
Bayesian Analysis
2024. 5. 20. 15:40