사전 확률과거의 경험과 분석을 바탕으로 얻은 확률을 말하며, 일반적으로 통계적 확률을 말합니다. 베이지안 통계에서 사전 확률 분포는 변수 P의 확률 분포를 말하며, 특정 정보나 증거를 얻기 전에 P의 불확실성에 대한 확률적 예측을 합니다.

사전 확률과 사후 확률

• 사전 확률: 특정 데이터에서 매개변수의 추정 확률을 나타냅니다. 즉, P(A)입니다.
• 최대 우도법: 관찰 가능한 데이터가 발생할 확률을 최대화하는 매개변수를 찾습니다. 즉, P(A | B)/P(B)입니다.
• 사후 확률: 최대 가능도 조건에서 발생하는 최대 확률 값, 즉 P(A | B).

P(A | B)는 B가 발생할 때 A가 발생할 조건부 확률입니다. 우리는 B의 값을 알고 있기 때문에 A의 사후 확률이라고 합니다.

P(A)는 B의 어떤 요소도 고려하지 않은 A의 사전 확률입니다.

P(B | A)는 A가 발생할 때 B가 발생할 조건부 확률입니다. 우리는 A의 값을 알고 있으므로 이를 B의 사후 확률이라고 합니다.

P(B)는 A와 관련된 요소를 고려하지 않은 B의 사전 확률입니다.

동의어: 사후 확률