데이터 분석/통계(statistics) 2

베이즈 정리(Bayes Theorem) 내가 이해한...

3줄 요약. 1. (정의) - 확률에 관하여서 사전확률과 사후확률 사이의 관계를 나타내는 정리이다. 2. (의의) - 사전확률을 계속해서 갱신(update)할 수 있다는 굉장히 큰 의미가 있다. 3. (활용) - 넷플릭스 추천 알고리즘, 암진단 확률, 베이즈정리에 관해 수식이나 어려운 용어들을 사용해서 설명ㅎ 베이즈 정리와 관련하여 여러가지 자 료를 본 결과 베이즈정리의 가장 중요한 포인트는 한다는 것이다. 내가 알고자 하는 확률에 대해서 계속해서 갱신하면서 의사결정을 할 때 더 큰 확신을 줄 수 있다. 이것이 무슨 의미인지 간단한 사례 두가지를 통해서 느껴보자. 1. 어떤 이성이 나에게 선물을 주었다. 이것은 그린라이트일까?? 학교에서 어떤 이성이 나에게 선물을 주었다고 생각해보자. 이때 진짜로 나에게..

Inverse Transform Random Sampling - Binomial distribution from Uniform distribution.

Inverse Transform Random Sampling방법을 사용하여 Uniform distribution에서 Binomial distribution을 구하기. 우선, Inverse Transfor Random Sampling이 무엇인가? 개념을 간단히 정리하자면 uniform distribution으로부터 내가 알고싶은 분포를 무작위 추출(random sampling) 할 수 있도록 해주는 개념이다. 즉, uniform distribution으로부터 random sampling한 케이스들을 내가 원하는 분포의 모양으로 변환시켜줄 수 있다. inverse transform의 단계는 다음과 같다. 1. 구하고자 하는 분포의 CDF(cumulative distribution function, 누적분포함..