확률과 통계 베이즈 정리 세특

소개글

"확률과 통계 베이즈 정리 세특"에 대한 내용입니다.

목차

I. 요약설명

​II. 탐구 목적과 동기

III. 탐구 과정
1) 조건부 확률
2) 베이즈 정리

IV. 탐구 결과
1) 베이즈 정리의 발달
2) 4차 산업혁명 시대의 베이즈 정리의 활용 분야
3) 오늘날 환경을 위한 베이즈 정리와 조건부 확률 활용
4) 귀납적 추론 방법에서의 기상예보

V. 느낀 점 및 발전 방향

본문내용

I. 요약설명

통계 저널뿐만 아니라 의학, 생물학, 기상학 등 여러 응용 분야에서 베이지안 통계학의 영향력이 커지고 있다는 내용을 바탕으로 이를 수학적 이론과 함께 알아보고자 하였습니다. 또한, 21세기에 들어 빅데이터의 출현으로 통계학 전반에 새로운 도전도 생기고 있다는 내용을 바탕으로 관심 분야와 연계하여 학습하였습니다.

​II. 탐구 목적과 동기

수업 시간에 ‘조건부 확률’에 대해 학습하면서 실생활에 적용되는 사례를 알아보고자 탐구 활동을 하였습니다. 의사가 질병을 진단할 경우, 날씨 예보사가 날씨를 예측하거나 우리가 일정을 정할 때 등에 사용하고 있다는 예를 통해 4차 산업혁명 시대에 활용되는 예 또한 알아보고자 하였습니다. 인공지능은 일종의 컴퓨터 프로그램으로 사물을 인식하는 데 중요한 역할로서 조건부 확률을 이용하고 있다는 내용을 알아보고 이와 관련된 내용을 탐구하였습니다.

III. 탐구 과정

1) 조건부 확률

조건부 확률(Conditional Probability)은 어떠한 사건이 발생하였을 때, 동시에 다른 사건도 같이 발생된 경우를 말합니다.

여기서 P(A∩B)는 결합확률(Joint Probability)으로써, A에 해당하는 사건이면서 동시에 B에 해당하는 사건의 확률을 의미합니다. 여기서는 두 사건 A, B가 독립인지를 따져야 합니다.
두 사건이 독립(Independent)이라는 것의 의미는 두 사건이 서로에게 아무런 영향을 끼치지 않는다는 것을 의미합니다.
종종 독립적인 것과 상호배타적(Mutually Exclusive/Disjoint)인 것을 헷갈려하는 경우도 있는데, 상호배타적인 것은 한 사건이 발생하면 다른 사건이 발생할 수 없는 경우를 말합니다.
즉, 짝수와 홀수, 동전의 앞면과 뒷면, 음수와 양수처럼 두 사건이 동시에 발생할 수 없다는 것을 의미합니다.

참고 자료

없음