베이즈정리_Prior, likelihood, posterior

 베이즈 통계학은 기존 통계학과 큰 차이가 있다. 그것은 '모집단을 미리 확정하지 않는 것'이다. 

베이즈 정리는 이전의 경험과 현재의 증거를 토대로 어떤 사건의 확률을 추론하는 과정이다. 

위의 식을 보면, 베이즈 정리는 확률 P(D|H) 를 알고 있을 때, 관계가 정반대인 확률 P(H|D) 를 계산하기 위하여 등장했다. 

P(H) : H 의 사전확률 (Prior, 과거의 경험)

P(D|H) : 사건 H 가 주어졌을 때, D 의 조건부 확률

          (likelihood, 관찰된 결과에 기초한 어떤 가설에 대한 가능성 )

P(H|D) : 사건 D 라는 증거에 대한 사후 확률 

          (posterior, 사건 D가 일어났다는 것을 알고, 그것이 사건 H로부터 일아난 것이라고 생각되는 조건부 확률  )