베이지안 주의와 빈도주의 - 통계학적 사고의 두 가지 접근 방식

목차

1. 베이지안 주의와 빈도주의: 통계학적 사고의 두 가지 접근 방식
2. 베이지안 주의
3. 빈도주의
4. 각각의 장점
5. 간단한 예시
6. 불량율 예측 문제에서 비교
7. 결론

본문내용

베이지안 주의와 빈도주의: 통계학적 사고의 두 가지 접근 방식


[https://cxl.com/blog/bayesian-frequentist-ab-testing]

통계학은 데이터 분석과 추론을 통해 현상을 이해하고 예측하기 위한 핵심 도구입니다. 이러한 통계학의 분야에서 베이지안 주의와 빈도주의는 통계 추론의 접근 방식에 대한 두 가지 주요한 관점을 제시합니다. 이 리포트에서는 베이지안 주의와 빈도주의의 개념, 원리, 장단점에 대해 살펴보고, 각각의 특징을 비교 분석하여 그 차이를 이해하고자 합니다.

베이지안 주의:
베이지안 주의는 18세기에 영국의 수학자 토마스 베이즈에 의해 개발된 통계적 접근 방식입니다. 이 접근 방식은 확률을 통해 불확실성을 모델링하고, 사전 지식과 데이터를 결합하여 사후 확률을 계산합니다. 베이지안 주의의 핵심 아이디어는 사전 지식과 데이터를 통합적으로 활용하여 추론을 수행한다는 것입니다. 이를 통해 우리가 가지고 있는 초기 믿음에 대한 업데이트를 진행하며, 불확실성을 줄이고 모델의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

참고 자료

없음