베이즈 정리(bayes’s theory)

베이즈 정리

• 두 확률변수의 사전확률과 사후확률 사이의 관계를 나타내는 정리
• 불확실성 하에서의 의사결정문제를 수학적으로 다루는데 사용함
• 조건부 확률을 통해서 유도할 수 있음

조건부 확률

• A 확률이 일어났을때 B확률이 일어날 확률

🚨 주의해야할 사항으로 조건부확률의 경우 인과관계를 나타내는것이 아닌, 상관관계를 나타냄

💡 인과관계(causality)를 확인하기 위해서는 중첩요인(confounding factor)의 효과를 제거해야함 Z(중첩요인)에 대한 효과를 포함시켜주거나, 제거해야 정확한 T,R의 인과관계를 알 수 있음

베이즈 정리 해석

• 조건부 확률을 이용하여 정보를 갱신하는 방법을 제시해줌

• 사전 확률($P(B)$)이 주어졌을때 새로운 사건($P(A)$)이 일어나, 그 사건이 일어났을 때의 확률($P(B

  A)$)로 반환

• 변수를 바꿔서 확인해보면 아래와 같이 생각할 수 있음

• 정보를 chain처럼 연결하여 갱신할 수 있음

베이즈 정리 시각화

📌reference

• boostcourse AI tech
• 베이즈 정리

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