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하는 말의 60%가 거짓말인 사람이 있다. 정확도 90%를 자랑하는 거짓말 탐지기로 이 사람의 말이 거짓인가를 판별하려 한다. 탐지기가 ‘거짓’이라 했을 때 이 사람이 진짜 거짓

저작시기 2012.05 |등록일 2012.05.23 한글파일한컴오피스 (hwp) | 2페이지 | 가격 3,000원

소개글

하는 말의 60%가 거짓말인 사람이 있다. 정확도 90%를 자랑하는 거짓말 탐지기로 이 사람의 말이 거짓인가를 판별하려 한다. 탐지기가 ‘거짓’이라 했을 때 이 사람이 진짜 거짓말을 했을 확률을 구하시오

목차

없음

본문내용

베이즈 정리는 토마스 베이즈가 "우연이라는 원칙하에 문제를 해결하는 방법에 관한 수필"
(Essay towards solving a problem in the doctrine of chances) 에 발표한 이론이다.

조건부 확률에서는 새로운 정보를 알았을 때 확률의 개선이 일어나게 된다.
가끔 우리는 어떤 실험결과에서 나온 정보를 이용하여 어떤 사건의 처음 확률을 개선시킬 수 있는데,
여기서 처음 확률은 사전확률 (prior probability) 이라 하고, 개선된 확률을 사후확률 (posterior probability) 이라고 하며, 이러한 확률의 개선을 이룩하는 것이 베이즈의 정리 (Bayes` theorem) 이다.

사전 확률(prior probability)이란, 추가적인 관측 데이터가 없는 상황에서의, 알려지지 않은 값에 대한 확률을 말한다. 사후 확률(posterior probability)이란 관측 데이터를 고려한 상황에서의 확률을 말한다.
예를 들어, 관측된 값이 없을 때 A라는 사건이 일어날 확률을 P(A)라 하고, B라는 데이터가 주어졌을 때 A가 일어날 확률을 P(A|B)라 하면, P(A)는 사전 확률, P(A|B)는 사후 확률이다.

참고 자료

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