베이지안적 사고와 빈도주의적 사고

우리는 어떤 현상이 발생했을때, 그 내면에 깔려있는 시스템이 존재한다고 생각한다. 통계학에서 그 시스템은 바로 분포가 된다.

즉 우리눈에 보이는 데이터가 우리 눈에 보이지 않는 어떤 시스템에 의해서 발현(realization)되었다고 본다. 그리고 그 시스템, 즉 분포는 그 분포를 결정짓는 모수(parameter)가 있다고 가정하며 그 모수를 추정하는 방법에는 베이지안 방법(bayesian method)과 빈도주의자 방법(frequentist)이 있다.

사실 두가지 방법 모두 나름의 합리적인 근거를 가지고 있기 때문에 어느 방법이 더 옳다 라고 판단할 수는 없다. 오늘은 이 두가지 방법이 깔고 있는 그 근거를 살펴보고자 한다.

설명을 쉽게 하기 위해서 예시를 들어보겠다. 어떤 남자가 인형뽑기를 100번 했는데 20번 성공했다고 치자.

이때, 이 정보를 바탕으로 이 사람의 인형뽑기가 성공할 확률을 추정해보면 어떻게 될까? 먼저, 이 문제를 풀기 위해서는 우리는 "최소한의 가정"을 해야...