[베이즈 통계] 베이즈 통계의 장점 및 적용 예

장점

 

• 새로운 자료가 관측되었을 때, 정보를 업데이트 하는 것이 자연스러움

과거의 사후분포가 현재의 사전분포가 됨

 

• (전문가 의견의 이용) 과거의 경험으로부터 강한 사전 정보 혹은 의견이 있을 때, 이를 추론에 이용할 수 있음

 

• (계층모형) 비슷한 값들을 동시에 추정해야 할 때, 주변의 정보를 종합해서 보다 정확히 추론할 수 있음

 

• 구간 추정과 가설 검정의 결과의 해석이 자연스러움

"세타가 신뢰구간에 들어갈 확률이 95%다"

 

• 추론을 할 때, 대표본이론을 이용한 근사를 이용하지 않아도 된다. 베이즈 추론은 유한 표본에서도 정확한 추론분포를 이용한다.

 

• 빈도론 추론 방법이 베이즈 방법의 일종이 되는 경우가 많다.

 

 

적용 예

- Alan Turing이 2차 세계대전에서 독일군의 암호를 풀 때 사전분포를 사용

- 미국의 전 연방준비제도 이사회 회장이었던 Alan Greenspan은 금융정책 결정과정에 베이즈 결정론을 이용한다고 말함

- MS 오피스의 길잡이도 베이즈 통계를 이용함. 빌 게이트는 베이즈 주의자라고 알려짐.