빅데이터분석기사 필기 공부 day-3

베이지안 정리가 이해하기 어려워서 한참 들여다보다가, 또 예제문제도 한참 들여다보다가 풀이보고 그런가보다.. 하고 넘어간..

ㅋㅋㅋ ⑧ 베이지안 정리 : 표본공간을 분할하는 k개의 상호 배타적인 사건에 대한 사후확률을 구할 수 있다. 사전에 어떤 사건 A에 대한 사전확률이 부여된 상태에서 어떤 사건 B에 대한 정보가 알려진 후, 그 사건 A에 대한 사후확률 P(Aj|B) = P(B|Aj)P(Aj)/P(B) = P(B|Aj)P(Aj)/∑P(B|Ai)P(Ai) 확률변수 ① 확률변수 : 사건의 시행 결과(확률)를 하나의 수치로 대응시킬 때의 값(확률값).

X. ex> 동전 두 개를 던져 앞면이 나오는 횟수 = 확률변수 X = 0, 1, 2 세가지 값을 갖는다. 확률변수 X가 특정한 값 x를 가질 확률은 P(X=x)로 표기 ② 확률변수 종류 - 이산확률변수 : 확률변수가 취할 수 있는 값의 수가 유한한 변수.

동전이나 주사위를 던지는 사건 - 연속확률변수 : 확률변수가 취할 수 있는 값의...

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