2024/05/18
베이지언 확률에 대해서는 많이 들어보셨을 것이고, 안 들어 보셨다면 한 번 알아두는 것이 유용할 것 같다.
이 글은 김호중 씨에 대한 관심에서 비롯된 것이 아니고, 이 참에 베이지언 확률을 적용해 보고 싶었다. 비슷한 상황에서 확률 예측을 빠르게 하는 방법을 한 번 정리해 두는 의미가 있다. 김호중 씨에게는 죄송하다.
베이지언 확률은, 일단 공식부터 보인 다음에 예시로 설명을 하겠다.
이 글은 김호중 씨에 대한 관심에서 비롯된 것이 아니고, 이 참에 베이지언 확률을 적용해 보고 싶었다. 비슷한 상황에서 확률 예측을 빠르게 하는 방법을 한 번 정리해 두는 의미가 있다. 김호중 씨에게는 죄송하다.
베이지언 확률은, 일단 공식부터 보인 다음에 예시로 설명을 하겠다.
P(A/B) = P(B/A) X P(A) / P(B)
항상 볼 때마다 혼동이 되는데, 어떤 드러난 현상을 보고 원인을 짐작할 때, 원인에 의해 현상이 순조롭게 설명이 될수록, 원인이 흔히 일어나는 일일수록, 그리고 현상이 드물게 일어나는 일일수록 짐작되는 원인이 실제 원인일 가능성이 높다는 뜻으로 이해하면 도움이 될 것 같다.
김호중 씨 사건에 적용해 보면 이렇다.
현재 드러난 정황 여건 상 김호중 씨가 음주운전을 했을 확률
= 음주운전을 한 상태에서 현재 드러난 정황들이 일어날 확률 X 음주운전을 했을 확률 / 현재 드러난 정황들이 일어날 확률
즉, 음주운전 확률은 현재 드러난 정황들이 보통의 경우라면 일어나기 힘든 기묘한 측면을 지닐수록, 음주운전이라고 하는 가정에 의해 순조롭게 설명이 될수록, 음주운전이라고 하는 가정적 상황이 비교적 흔하게 일어나는 일일수록 높아진다고 할 수 있을 것이다.
현재 드러난 정황들이 일어날 확률을 그 자체로 계산하기 어려울 수 있으므로, 다음과 같은 대안적 확률과의 비교가 도움이 될 수 있다.
현재 드러난 정황 여건 상에서 김호중 씨가 음주운전을 하지 않았을 확률
= 음주운전을 하지 않은 상태에서 현재 드러난 정황들이 일어날 확률 X 음주운전을 하지 않았을 확...
궁금하고 의미있다고 생각하는 주제에 대해 배우고자 노력하고, 깨달아지는 것이 있으면 공유하고 공감을 구하는 평범한 사람입니다.
