3. 지식과 추론(중급) Part2. 베이즈정리

2. 베이즈 정리

2. 베이즈 정리

  오늘 일기예보를 확인해보았습니다. 비가 올 확률이 70%입니다. 아침에 허겁지겁 나오느라 우산을 가지고 오지 않았습니다. 그래서 우산을 사려고 하는데 비가 올 것도 같고, 오지 않을 것 같기도 하여 우산을 사야 할지 말아야 할지 고민입니다.

  아마 이렇게 고민해본 경험이 한번쯤은 있을 것입니다. 비가 올 확률이 높은데 우산을 가져오지 않아 우산을 구입해야 할지 고민한 경우가 있지요. 실제로 우산을 구입했을 때 비가 오지 않아 ‘아 괜히 샀네…’라며 후회한 적도 있을 겁니다. 그렇다면 우산을 구입했을 때 비가 올 확률을 예상할 수 있을까요?

  베이즈 정리는 일어난 일을 토대로 일어나지 않은 일에 대한 확률을 구할 때 사용됩니다. 조건부 확률을 이용하여 사전 확률사후 확률 사이의 관계를 파악합니다. 위의 이야기를 예시를 토대로 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

(사전 확률)    비가 올 확률

(조건부 확률) 비가 올 때 우산을 구입할 확률

(사후 확률)   우산을 구입했을 때 비가 올 확률

베이즈 정리에 따르면 ‘(사전 확률) 비가 올 확률’이 있고 ‘(조건부 확률) 비가 올 때 우산을 구입할 확률’을 알면 ‘(사후 확률) 우산을 구입했을 때 비가 올 확률’을 알 수 있습니다. 수학적으로 접근해 보겠습니다.

(사전 확률) P(A)

(조건부 확률) P(B|A)= P(A∩B) / P(A)

(사후 확률) P(A|B)= P(A∩B) / P(B) , P(B) > 0

사전 확률, 조건부 확률, 사후 확률은 위의 식처럼 표현할 수 있습니다. 여기에서 P(A)는 ‘A가 일어날 확률’ 이고, P(B|A)는 A일 때 B가 일어날 확률입니다. 사후 확률을 구하는 방법을 알아보겠습니다.

사전 확률, 조건부 확률, 사후 확률은 위의 식처럼 표현할 수 있습니다. 여기에서 P(A)는 ‘A가 일어날 확률’ 이고, P(B|A)는 A일 때 B가 일어날 확률입니다. 사후 확률을 구하는 방법을 알아보겠습니다.

 

‘P(A|B)= P(A∩B) / P(B)’ 을 구하기 위해서는  P(A∩B)와  P(B)를 구하는 방법을 알아보아야 합니다.

 

P(B|A)= P(A∩B) / P(A)의 식에서 P(A∩B)=P(A)P(B|A)를 도출할 수 있습니다. P(B)(우산을 살 확률)은 비가 올 때의 우산을 구입할 확률과 비가 오지 않을 때의 우산을 구입할 확률을 더해주면 됩니다.

즉, P(B)=P(A)P(B|A) + P(A’)P(B|A’)로 구할 수 있습니다. 정리하면 다음과 같습니다.

실제 이 과정을 토대로 ‘우산을 구입할 때 비가 올 확률’을 구해보겠습니다.

이와 같은 정보가 있습니다. 먼저 ‘P(B) – 우산을 구입할 확률’을 구해보겠습니다.

            P(B) = P(A)P(B|A) + P(A’)P(B|A’)

                  = (0.7) × (0.3) + (0.3) × (0.1) = 0.21 + 0.03

                  = 0.24 (24%)

    우산을 구입할 확률(P(B))은 24%가 나왔습니다. 이를 토대로 우산을 구입했을 때 비가 올 확률을 구해보겠습니다.

 

    우산을 샀을 때 비가 올 확률은 87.5%가 됩니다.

2. 베이즈 정리

1. 베이즈 정리는 조건부 확률을 통해 사전 확률과 사후 확률의 관계를 파악하는 이론입니다.

Correct! Wrong!

2. 다음 설명이 맞으면 O, 틀리면 X를 선택하세요.

Correct! Wrong!

3. 알맞은 값을 골라 보세요.

Correct! Wrong!

- P(B) = P(A)P(B|A) + P(A’)P(B|A’) = 0.30.2 + 0.70.1 = 0.06 + 0.07 = 0.13 (13%) - P(A|B) = 0.3×0.2/0.13 = 0.4615 (46.2%)