확률과 우도의 개념과 차이점

소개

"확률과 우도의 개념과 차이점"에 대한 내용입니다.

목차

1. 수식 설명
2. 확률과 확률 밀도 함수
3. 우도와 최대 우도 추정
4. 우도와 확률 밀도 함수의 관계

본문내용

우도와 확률 분포 함수는 수학적으로는 동일한 것이 아니지만, 일부 상황에서 동등하게 취급될 수 있어 많은 사람들이 왜 굳이 확률과 구분하여 우도를 사용하는지에 대한 의문을 갖습니다.

L(w|x) = p(x|w)

위의 식이 많은 사람들이 혼동하게 되는 이유입니다. 정확히는 좌변은 우도, 우변은 확률 분포 함수 입니다. 식 L(w|x) = p(x|w)은 w라는 모수(파라미터) 값이 주어졌을 때, x라는 관찰 데이터가 나타날 확률을 나타내는 우도 함수이며 p(x|w)은 x가 주어졌을 때 w의 조건부 확률입니다.

동일한 개념 같은데 왜 이렇게 두 가지 개념으로 분리하여 사용하는지, 그리고 어떻게 실제 상황에서 사용되는지에 대해서 알아보겠습니다.

수식 설명

p(x|w)는 w가 주어진 상황에서 x의 조건부 확률(conditional probability)을 의미합니다. 즉, w라는 모수(파라미터)가 주어졌을 때, x라는 데이터가 나타날 조건부 확률을 나타내는 함수입니다.

참고자료

· 없음