베이지안 추론 (Bayesian Inference) 베이지안 추론은 확률을 '사건이 발생할 빈도'가 아니라 '가설에 대한 믿음의 정도(Degree of Belief)'로 정의하고, 새로운 데이터가 관찰됨에 따라 기존의 믿음을 지속적으로 업데이트하는 통계적 추론 방법론이다. 1. 개요 베이지안 추론의 핵심은 관찰된 데이터를 바탕으로 모델의 파라미터 에 대한 …
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"빈도주의"에 대한 검색 결과 (총 7개)
PyMC3 > ⚠️ 중요 안내: PyMC3는 현재 PyMC (v4, v5)로 통합 및 업그레이드되었습니다. 본 문서는 PyMC3를 기준으로 설명하고 있으나, 최신 파이썬 버전과의 호환성 및 성능 향상을 위해 신규 프로젝트에는 최신 버전인 PyMC 사용을 강력히 권장합니다. 개요 PyMC3는 파이썬(Python) 기반의 확률적 프로그래밍 언어(Probabil…
예측 불확실성 (Predictive Uncertainty) 1. 개요 예측 불확실성(Predictive Uncertainty)이란 통계적 모델이나 머신러닝 알고리즘이 특정 입력값에 대해 출력값을 예측할 때, 그 예측 결과가 얼마나 불확실한지를 나타내는 척도이다. 일반적으로 '예측 오차(Prediction Error)'가 실제 정답과 예측값 사이의 거리라는 …
유의수준 개요 유의수준(significance level)은 통계학에서 가설검정(hypothesis testing)을 수행할 때 사용하는 기준값으로, 귀무가설( )이 참일 경우에도 이를 기각할 수 있는 허용 가능한 오류의 확률을 의미한다. 일반적으로 그리스 문자 알파(α)로 표기되며, 주로 0.05, 0.01, 0.10과 같은 값을 사용한다. 유의수준은 통…
신뢰구간 추정 (Confidence Interval Estimation) 개요 신뢰구간(Confidence Interval, CI)은 통계학에서 모수(parameter)의 값을 추정할 때 사용되는 핵심 개념 중 하나입니다. 표본 데이터를 바탕으로 계산된 이 구간은 "해당 모수가 이 구간에 포함될 확률이 얼마나 되는가"를 나타내는 것이 아니라, 반복적인 표본…
p-값 (p-value) p-값(p-value)은 통계학, 특히 가설 검정에서 귀무가설( )이 참일 때, 관측된 데이터와 동등하거나 그보다 더 극단적인 결과가 나올 확률을 의미합니다. 이는 통계적 유의성(statistical significance)을 판단하는 핵심 지표로 사용되며, 연구자가 설정한 유의 수준(significance level, )과 비교하…
확률 개요 확률(Probability)은 어떤 사건이 발생할 가능성을치적으로 표현한 개념으로, 통계학과 수학, 특히 확률론의 핵심 기초를 이룹니다. 현실 세계에서 불확실한 상황을 분석하고 예측하는 데 널리 활용되며, 과학, 공학, 경제, 의학, 인공지능 등 다양한 분야에서 중요한 도구로 사용됩니다. 확률은 일반적으로 0과 1 사이의 실수로 표현되며, 0은 …