odds

[Math] Example: Probability, Odd, and Likelihood

'likelihood'는 어떤 상황에서 주로 사용됩니까? A) 동전 던지기와 같은 probability적 실험에서 B) 통계 모델의 매개변수를 추정할 때 C) 스포츠 배팅에서 D) 일상 대화에서 probability을 설명할 때 Ans. B) Likelihood(우도)는 model의 parameter가 어떠한 데이터(측정치)를 생성할 가능성을 나타냄.다음 중 probability에 관한 설명으로 틀린 것은? A) 0에서 1 사이의 값으로 표현된다. B) 사건의 발생 가능성을 측정한다. C) 양의 정수로 표현된다. D) 사건이 일어날 기대 정도를 나타낸다. Ans. C) probability는 0과 1 사이의 real number(실수)로 표현됨.probability이 0.8일 때의 'odds'는? A) ..

[Math] Odds (승산, 승률)

$$\text{Odds} = \frac{p}{1-p}$$ where $p$is the probability of belonging to class of $1$ (success). odds의 range는 $[0,\infty]$ 임. (symmetric) probability가 $[0,1]$ 것과 차이가 있음. 어떤 event가 일어날 가능성에 대한 정량적 정보를 제공하나, probability와는 다름. likelihood, odds, probability 모두 어떤 event가 일어날지에 대한 정량적 비교는 가능하나 조금씩 차이가 있음. case control study에서 매우 probability가 낮은 경우에 대한 risk ratio를 odds ratio가 대체하기도 함. Ex NC의 우승 odds..

[ML] Logit에서 Logistic Function.

Logistic FunctionLogistic function은일종의 연속변수에 해당하는 "raw score"(정확히는 logit score)을 probability로 바꾸어주는 함수임: output이 0에서 1사이의 real number.미분가능!더보기Binary classification에서 True일 경우의 logit score가 0이상일 경우, True일 확률이 0.5이상에 해당한다.즉,  logit score 의 값이 양수로 클수록 대응하는 확률이 0.5보다 커지며, 음수로 커질수록 대응하는 확률이 0.5 이하록 작아짐.다음이 바로 logistic function임. $$\text{logistic}(t)=\sigma(t)=\frac{1}{1+e^{-t}}$$Sigmoid functions 중에서..