목차
1.서론
2.본문
3.결론
4.참고문헌
2.본문
3.결론
4.참고문헌
본문내용
P(B)로 나타낸다.
P(B) = 0.9*0.01+0.1*0.99 = 0.108
이를 베이즈 정리에 대입하여 사후 확률을 구만하면
P(A┃B) = 0.9*0.01/0.108 = 0.083
즉 이 사람이 검사 시 양성 판정을 받았을 때 진짜 암에 걸렸을 확률은 8.3%이다.
만약 여기서 한번 더 검사를 하여 양성 판정을 받았다면 사전 확률인 P(A)가 0.01이 아닌 0.083으로 바꾸어 계산하면 되고 실제 암에 걸렸을 확률은 높아 질것이다.
Ⅲ. 결론
이번 레포트로 확률 이론을 정리하며 확률의 공준, 확률분포의 정의, 확률법칙의 정리 그리고 베이즈 정리에 관하여 다시 한번 공부하고 정리를 해 보았다.
레포트를 위하여 자료를 수집하고 그것을 풀어 나가는 과정이 있어 확률 이론과 조금 더 친해진 계기가 되었다. 평소에 세상 모든 사건은 확률로 이루어져 있다고 생각하곤 했다. 그 깊고 심오한 세계를 조금이나마 더 알아볼 수 있는 시간이었다.
Ⅳ. 참고문헌
Axioms of Probability 확률의 공리 (https://blog.naver.com/jaurim1011/222153713077)
네이버 지식백과 학문명백과:자연과학:확률론 (https://terms.naver.com/entry.naver?docId=2098124&cid=44413&categoryId=44413)
경영통계학 교재
표본 공간과 사건 및 확률의 정의(https://blog.naver.com/n5342741/222674614989)
베이즈 정리 설명과 의미 (https://blog.naver.com/emmauu/222682030789)
P(B) = 0.9*0.01+0.1*0.99 = 0.108
이를 베이즈 정리에 대입하여 사후 확률을 구만하면
P(A┃B) = 0.9*0.01/0.108 = 0.083
즉 이 사람이 검사 시 양성 판정을 받았을 때 진짜 암에 걸렸을 확률은 8.3%이다.
만약 여기서 한번 더 검사를 하여 양성 판정을 받았다면 사전 확률인 P(A)가 0.01이 아닌 0.083으로 바꾸어 계산하면 되고 실제 암에 걸렸을 확률은 높아 질것이다.
Ⅲ. 결론
이번 레포트로 확률 이론을 정리하며 확률의 공준, 확률분포의 정의, 확률법칙의 정리 그리고 베이즈 정리에 관하여 다시 한번 공부하고 정리를 해 보았다.
레포트를 위하여 자료를 수집하고 그것을 풀어 나가는 과정이 있어 확률 이론과 조금 더 친해진 계기가 되었다. 평소에 세상 모든 사건은 확률로 이루어져 있다고 생각하곤 했다. 그 깊고 심오한 세계를 조금이나마 더 알아볼 수 있는 시간이었다.
Ⅳ. 참고문헌
Axioms of Probability 확률의 공리 (https://blog.naver.com/jaurim1011/222153713077)
네이버 지식백과 학문명백과:자연과학:확률론 (https://terms.naver.com/entry.naver?docId=2098124&cid=44413&categoryId=44413)
경영통계학 교재
표본 공간과 사건 및 확률의 정의(https://blog.naver.com/n5342741/222674614989)
베이즈 정리 설명과 의미 (https://blog.naver.com/emmauu/222682030789)
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