베이지안 사고가 뭐야?

베이지안 사고는 확률과 통계에 대한 접근 방식으로, 기존의 빈도주의적 관점과는 다른 특징을 가지고 있습니다. 베이지안 사고의 핵심 개념과 특징은 다음과 같습니다:

베이지안 사고의 핵심 개념

1. 주관적 확률
베이지안 사고는 확률을 주관적인 믿음의 정도로 해석합니다[2]. 예를 들어, “주사위를 던질 때 3이 나온다고 1/6(16.66%) 확신할 수 있다”와 같이 확률을 개인의 믿음으로 표현합니다.

2. 사전 정보의 활용
베이지안 방법은 데이터를 분석하기 전에 가지고 있던 지식이나 믿음을 ‘사전분포’라는 형태로 분석에 포함시킵니다[1]. 이를 통해 기존 지식과 새로운 데이터를 결합하여 더 나은 추론을 할 수 있습니다.

3. 베이즈 정리
베이지안 추론의 핵심은 베이즈 정리입니다[9]. 이 정리는 사전분포와 우도함수를 결합하여 사후분포를 도출합니다. 즉, 기존의 믿음을 새로운 증거를 통해 업데이트하는 과정을 수학적으로 표현한 것입니다.

베이지안 사고의 특징

1. 불확실성의 표현
베이지안 접근법은 모수를 고정된 값이 아닌 확률분포로 표현합니다[10]. 이를 통해 추정의 불확실성을 더 잘 표현할 수 있습니다.

2. 유연한 추론
베이지안 방법은 적은 데이터로도 추론이 가능하며, 새로운 정보가 추가될 때마다 믿음을 지속적으로 업데이트할 수 있습니다[8].

3. 직관적 해석
베이지안 분석 결과는 “가설이 참일 확률”과 같이 직관적으로 해석할 수 있습니다[10]. 이는 전통적인 p-값 해석보다 이해하기 쉬운 경우가 많습니다.

4. 다양한 적용 분야
베이지안 사고는 통계학뿐만 아니라 인공지능, 의사결정, 경제학 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다[6][8].

베이지안 사고는 우리가 가진 사전 지식을 체계적으로 활용하고, 새로운 증거를 통해 믿음을 업데이트하는 방식으로 불확실성을 다룹니다. 이러한 접근법은 복잡한 현실 세계의 문제를 다루는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다.

Citations:
[1] https://raniche-note.tistory.com/16
[2] https://sumniya.tistory.com/29
[3] https://velog.io/@tobigs_xai/7%EC%A3%BC%EC%B0%A8-Introduction-to-Bayesian-Statistics
[4] https://blog.naver.com/hw5773/220528543394?viewType=pc
[5] https://bioinformaticsandme.tistory.com/47
[6] https://www.sisaweek.com/news/articleView.html?idxno=101454
[7] https://blessedby-clt.tistory.com/56
[8] http://expertchoice.co.kr/bayes_theorem.html
[9] https://accesson.kr/kpageneral/assets/pdf/16128/journal-40-4-567.pdf
[10] https://www.kipa.re.kr/cmm/fms/FileDown.do?atchFileId=FILE_000000000015428&fileSn=2