Probability란?
어떠한 event(사건, 사상)의 공간(=sample space, 발생가능한 모든 sample로 구성된 set)에서
특정 event(or sample의 set)가 선택될(발생할) 수 있는
불확실성(uncertainity)을 수치적으로 나타낸 것.
어떤 event가 일어날 수 있는 경우의 불확실성을 수치적으로 나타낸것
예를 들어 설명하면 다음과 같음.
- sample space(←event의 공간) : 주사위 던지기로 나올 수 있는 모든 결과들의 집합.
- event(or sample) : 주사위 던지기의 눈의 갯수 또는 event의 공간의 subset
- 주사위 던지기에서 2 나오는 경우
- 주사위 던지기에서 홀수가 나오는 경우.
event E에 대한 probability (event E의 확률)를 다음과 같이 표현
p(E)
주의 : event는 set (←subset of sample space(S))이라는 점을 잊지 말자: element가 아님.
Whenever you speak of the probability of something,
the “something” is called an event.
Axiom of Probability
다음의 세 axiom을 만족하는 function p를 probability라고 한다.
- p(S)=1
- p(E)≥0,E∈S
- A∩B=∅⇒p(A∪B)=p(A)+p(B)
위의 axiom들은 특정 event의 probability를 결정해주는 게 아님.
단지 확률값을 event에 할당할 때 모순없이 일관성있도록 보장해주는 규칙에 불과.
probability를 function이라고 할 때,
입력은 set (실제론 subset)임.
종류
- Analytic view : 수학적 확률, Laplace probability
- 일어날 수 있는 모든 경우의 수에서 특정 사건(A)이 일어나는 경우의 수의 ratio
- sample space S가 유한한 균등분포일 경우 p(A)=n(A)n(S)
- Frequentist’s view : 빈도주의자적 확률 (일반적인 통계적 확률)
- 정의: lim
- 같은 시행(or 확률실험)을 n회 반복 수행하여 특정 사건(A)가 일어난 횟수를 r_n이라고 할 때,
- n을 한없이 크게 증가시킬 경우
- \dfrac{r_n}{n}의 값이 일정한 p 로 수렴하게 되는데,
- 이 때의 p를 해당 사건A의 확률이라고 함.
- n이 무한대인 경우, p는 수학적확률과 같다.
- The law of large number에 기반함.
- Laplace probability 를 모르는 경우에도 확률실험을 실제로 수행하여 구할 수 있음
- 과거의 수행을 통해 확률이 결정됨.
- 실험할 수 없는 경우, (한 번도 일어난 적이 없는 일에 대한) 확률은 못 구함
- 정의: lim
- Bayeianism : degree of plausibility or degree of belief.
-
- 주관적 확률 (subjective probability). 주관적 믿음
- Definition of probability in terms of personal subjective belief in the likelihood of an outcome.
빈도주의자 확률과 Bayesianism
빈도주의자 (frequentist) 와 베이즈주의자 (Bayesian) 모두 동전 던지기를 했을 때 앞면이 나올 확률을 1/2 의 확률로 계산.
단, frequentist는 1/2을 객관적 확률로서 받아들이는 것이고
bayesian은 1/2을 주관적 믿음의 정도로 바라보는 차이는 있음
그러나 베이즈주의자 만이 10 억 년전에 화성에 생명체가 있었다는 명제에 대해,
단지 개인적인 믿음으로써 확률 1/1000을 부여할 수 있음.
빈도주의자 (frequentist)에게는 이것은 불가능한 일임.
Bayesianism은 주관적 확률을 채용함으로서
"A국가에서 혁명이 일어날 확률" 혹은 "신이 존재할 확률"등을 다루고 계산할 수 있게 됨.
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참고자료.
- http://egloos.zum.com/wlan/v/10222563
- http://www.aistudy.com/math/bayesian_probability.htm
- http://www.aistudy.com/math/probability.htm
- https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_probability
- Data Science from Scratch (Joel Grus, O'reilly)
- Fundamental Statistics for the Behavioral Sciences (David C. Howell)
- https://www.uvm.edu/~dhowell/fundamentals8/
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