1강 - 조건부확률과 베이즈 정리
Math for Deep Learning/Probability & Statistics

1강 - 조건부확률과 베이즈 정리

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1강 - 조건부확률과 베이즈 정리



1.1 용어 정리

Sample Space (표본공간) : 시행을 통해 나올 수 있는 모든 경우의 집합

Event (사건) : 표본공간의 부분집합

P(A) = Prob(outcome ∈ A)

조건부 확률 P(B | A) :

배반사건 : 서로 서로소인 사건

전확률정리 (Total Probability) :

(S1,S2 등은 모두 배반사건이며, S의 부분집합이다. 또한 모두 합집합 연산을 하면 S가 된다)




1.2 베이즈 정리




1.3 독립

  • P(B|A) = P(B) 인 경우, 두 사건은 독립이라 한다
  • 위 수식을 정리하면 P(A∩B) = P(A)P(B) 이다
  • 복원추출, 독립시행 등이 독립사건의 예이다 (주머니 공 꺼내기/주사위 던지기)
  • 독립과 배반사건은 완전히 다른 개념!!
  • A와 B가 독립이면 A와 Bc , Ac와 B 등도 모두 독립이다




1.4 Combined Experiments

  • S1 , S2 의 두 표본공간에서 만들어진 카르테시안 곱 S는 다음과 같이 정의된다
  • S = S1 X S2


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