베이지안

들어가며통계학과를 졸업했지만 참으로 부끄럽게도 베이즈 통계를 제대로 공부하지 않아 어쩔 수 없이 역량의 부족으로 빈도주의자(frequentist)로 살아왔다. 빈도주의자든, 베이지안이든 어찌 됐든 결과만 나오면 어떻게든 괜찮다고 생각했는데 인과추론을 공부하든, 머신러닝을 공부하든 알음알음 베이지안 개념이 나오고, 그걸 대충 넘어가야만 하는 일들이 반복되면서 이대로는 안 되겠다는 생각이 들었다.   1분기에는 베이즈 통계학을 공부하며, (매우 얕고도 얕은) 통계 저변을 조금이나마 확장해보려고 한다. First Course in Bayesian Statistical Methods 라는 베이즈 통계학 기초 책을 보며 공부 중인데, 수식을 최소화하여 나만의 언어로 풀어서 글쓰기를 해 보는 것이 목표다!  통계학..

베이즈 통계를 얼마 전부터 찍먹하기 시작했다. 현재까지 코세라 인강 하나와 기본 책 한 권을 완독하는데 성공했다. 아직 많이 아는 것은 없지만, "베린이"로서 베이즈 통계를 공부하며 배운 것들을 정리하며, 이 글을 읽는 누군가가 베이즈 통계에 약간이라도 호기심을 가질 수 있도록 영업(?)을 해보려 한다. 1. 베이지안(Bayesian)이 빈도주의(Frequentist)와 다른 점 우리가 가장 기본적으로 배우는 것은 빈도주의(Frequentist)의 관점이다. 각 샘플이 독립적으로 추출된다는 가정 하에 샘플의 추정량/추정치(Estimator)를 기반으로(대표적으로는 평균) 우리가 알고자 하는 모수(Parameter)를 추정하고자 하는 게 빈도주의다. 대표적인 사례는 역시나 여론조사인데, 1. 성별, 연령 ..