베이즈통계2

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  [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 사전분.. 💖 Hongsi's Study/📊 통계･공간통계･공간최적화 2023. 2. 3.

• [베이즈 통계] 신뢰구간(confidence interval) vs. 신용구간 (credible interval) 빈도주의 vs. 베이즈 주의 확률을 어떻게 해석할 것이냐에서부터 출발함. 베이즈는 모든 불확실성을 확률로 표현할 수 있다고 생각함. 이것이 가장 결정적인 포인트임. 그러나 빈도주의자들은 통계적 추론의 문제에서 모르는 것이 세타, 그리고 세타에 따라 변하는 확률분포가 있을 때 세타를 모른다는 것 = 불확실하다는 것 이때 베이즈주의자들은 아는 정도를 확률분포로 표현할 수 있다고 생각함. 하지만 빈도주의자들은 확률분포로 표현하지 않음. 데이터를 보기 전에 압정 던지기 문제에 대해 확률 분포로 표현한 것이 사전분포, 그 후 본 것이 사후분포. 확률로 표현하면 베이즈통계가 되고 세타를 고정된 값으로 표현하면 빈도주의가 됨. 그렇기 때문에 불확실성을 표현하는 형태가 달라짐. 신용구간에서는 사후분포= 세타가 어디에 .. 💖 Hongsi's Study/📊 통계･공간통계･공간최적화 2023. 2. 3.