베이즈 추론 예제 속시원내과 | 2019년 8월 2일

안녕하세요, 라탐에서 인사. 나는 이것을 좋아했다. 당신은 우리에게 베이지안 통계에 대한 좋은 간단한 설명을 제공했습니다. 저를 도와주세요, 나는 아직 다음 부분을 찾지 못했습니다. 우리가 실제로 베이지안 통계를 탐구하기 전에, 우리는 자주주의 통계를 이해하는 몇 분을 보낼 수 있습니다, 우리 대부분이 건너 통계의 더 인기있는 버전과 그에 내재 된 문제. 당사의 데이터 또는 증거의 효과는 가능성 함수p(X|θ)에 의해 제공됩니다. 우리가 궁극적으로 관심을 갖는 것은 데이터 또는 후방 분포 p(θ |)를 감안할 때 θ의 제안된 모든 값의 타당성입니다. X). 베이즈 정리를 소개하는 이전 섹션에서, 우리의 후방 분포는 우리의 가능성 기능과 우리의 이전 배포의 제품에 의해 주어진다 : 어떤 경우에는 우리는 배포의이 속성에 대해 걱정하지 않습니다. 분포가 정규화되었는지 여부에 관계없이 분포의 피크가 발생하는 위치에만 신경을 보입니다. 이 경우 많은 사람들이 베이즈 의 정리의 모델 형태를 작성이 우리에게 베이지안 추론을 사용하여 매개 변수 추론의 예를 통해 갈 수있는 충분한 정보를 제공합니다. 하지만 먼저… 이 회의론은 베이지안 추론의 이전 확률에 해당합니다.

모든 데이터를 고려하기 전에 마케팅 캠페인에 대해 알고 있는 점을 고려할 때 특정 θ 값이 다른 값보다 더 높다고 생각합니다. 예를 들어, 이전 캠페인에서 클릭률이 0.5에 가깝게 떨어진 적이 없기 때문에 p(θ = 0.2)=p(θ = 0.5)가 있다고 생각합니다. 우리는 p(θ)로 θ에 대한 이전의 믿음을 표현합니다. 과거 캠페인을 사용하여 p(θ)를 평가하는 것은 연구원으로서 우리가 선택하는 것입니다. 일반적으로, 이전 분포를 염두에 두고 선택할 수 있습니다 : 배심원에 의해 베이즈의 정리의 사용은 논쟁의 여지가 있습니다. 영국에서 는 국방 전문가 증인이 R v 아담스의 배심원에게 베이즈의 정리를 설명했습니다. 배심원은 유죄 판결을 받았지만 베이즈의 정리를 사용하지 않으려는 배심원에게 증거를 축적 할 수있는 수단이 없다는 이유로 항소했습니다. 항소 법원은 유죄 판결을 지지했지만 “베이즈의 정리 또는 이와 유사한 방법을 형사 재판에 도입하면 배심원이 이론과 복잡성의 부적절하고 불필요한 영역으로 뛰어 들어 배심원을 이론과 복잡성의 영역으로 끌어 들이고, 그들을 그들의 입장에서 편향시켰다” 는 의견을 제시했습니다. 적절한 작업입니다.” 베이지안 추론은 회귀 매개 변수의 값, 인구 통계 통계, 비즈니스 KPI 또는 단어의 음성 부분과 같은 임의의 변수를 모델링하기 위한 매우 강력한 도구 집합입니다. 우리는 문제와 일부 데이터에 대한 이해를 제공하며, 그 대가로 특정 사실에 대해 얼마나 확실한지 에 대한 정량적 척도를 얻습니다. 불확실성 모델링에 대한 이 접근 방식은 여러 이벤트가 다른 이벤트 B와 함께 철저한 집합을 형성할 때 베이즈 정리가 적용될 때 특히 유용합니다. 이것은 아래 다이어그램의 도움으로 이해할 수 있습니다.

모델은 관찰된 이벤트의 수학적 공식화입니다. 매개 변수는 관찰된 데이터에 영향을 미치는 모델의 요소입니다. 예를 들어, 동전던지기에서, 코인의 공정성은 θ로 표시된 동전의 파라미터로 정의될 수 있다. 이벤트의 결과는 D로 표시될 수 있습니다. 점점 더 많은 플립이 만들어지고 새로운 데이터가 관찰됨에 따라 우리의 믿음이 업데이트됩니다. 이것은 베이지안 추론의 진정한 힘입니다. 이 블로그주셔서 감사합니다. 나는 그것을 좋아하고 나는 개념 베이지안에 대해 이해합니다. 나는 R에서 연습 할 수 있고 나는 뭔가를 볼 수 있습니다. 수학 적 정의는 종종 너무 추상적이고 무서운 느낄 수 있으므로 예제로 이것을 이해하려고 노력합시다.

소개 블로그 게시물에서 설명한 예 중 하나는 전통적인 카드 팩에서 카드를 선택하는 것이었습니다. 팩에는 52장의 카드가 있으며, 그 중 26개는 빨간색이고 26장의 카드는 검은색입니다. 카드가 빨간색이라는 것을 알고 있다면 카드가 4가 될 확률은 무엇입니까? 이 아이디어로, 나는 베이지안 통계에이 초보자 가이드를 만들었습니다. 나는 예제와 함께 간단한 방식으로 개념을 설명하기 위해 노력했다.

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