Rule of Probabilities
- chain rule
- sum rule:
- product rule:
- relation with Bayes theorem
Evidence 는 다음과 같이 sum 과 product rule 을 동시에 사용하여 계산한다.
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Evidence 는 다음과 같이 sum 과 product rule 을 동시에 사용하여 계산한다.
p(X)=Y∑p(X∣Y)p(Y)Bayes Theorem 베이즈 이론 (Bayes theorem) 은 어떤 이벤트가 발생할 확률을 해당 이벤트와 관련될 법한 사전 지식 (prior) 에 의거해 설명하는 방법이다.
Chain Rule (probability) Related joint entropy, independence (probability), Bayes theorem Statistic Consider an indexed collection of random variables X {1},\ldots,X {n}.
Sample Space The set of all possible outcomes of a statistical experiment is called the sample space and is represented by the symbol S.
Conditional Probability the conditional probability that \mathrm{y}=y given \mathrm{x}=x as P(\mathrm{y}=y\mid\mathrm{x}=x) 반드시 P(\mathrm{x}=x)>0 인 상황에서만 성립이 된다.
Law of Conditional Probability Tags conditional probability 정의 \displaystyle p(A\mid B)=\frac{p(A,B)}{p(B)} Related References.
Marginal Distribution 어떤 변수들의 집합에 대한 확률 분포에서, 부분 집합에 대한 확률 분포를 marginal probability distribution 이라고 한다. 2.
Law of Total Probability B) 정리 (다른 이름으로는 marginalization) B.1) 이산형 경우 P(A)=\sum {n}P(A,B)=\sum {n}P\left(A\mid B {n}\right)P\left(B {n}\right) B.2) 연속형 경우 \displaystyle...
Probability 어떤 시행(실험)에서 특정 결과(샘플)가 나올 가능성을 확률 P(A), A \in \mathcal{A}로 표현한다. 다시 말해, 관측값 또는 관측 구간이 주어진 Probability Distribution에서 나타날 가능성의 정도를 의미한다.
Tags: law of total probability 응용 Bayes theorem P(X\mid Y)=P(X,Y)/P(Y) marginalization \displaystyle\operatorname{Pr}(W,L)=\mathrm{E}(\operatorname{Pr}(W,L\mid...
Product Rule p(\boldsymbol{x},\boldsymbol{y})=p(\boldsymbol{y}\mid\boldsymbol{x})p(\boldsymbol{x})=p(\boldsymbol{x}\mid\boldsymbol{y})p(\boldsymbol{y}) p(\boldsymbol{x}):...