Probability Model (확률 모형)과 Probability variable(확률 변수)

 

Probability Model이란?

수집 및 관측된 데이터의 발생확률을 잘 근사하는 모형을 뜻하며

확률 모형, 통계 모형, 확률 분포라고 동일하게 명칭됩니다. 

저번 GAN 블로그 포스팅에서도 동일한 예시를 볼 수 있었죠. 

 

주사위를 6번 던졌고, 이에대한 확률 모형이 오른쪽과 같은 그래프 형태로 나타낼 수 있습니다.

그러면 이는 주사위를 던진 것에 대한 확률 분포 모형이라고 칭할 수 있죠.

이를 보통 p(x|θ)로 나타내며, θ는 모수또는 요약 통계량으로 확률 모델을 정의하는데 중요한 역할을 합니다.

정규분포함수도 확률모형인데요,

정규분포를 정의할 때 쓰이는 표준편차와 평균값이 확률 모델을 정의하는 θ라고 할 수 있습니다.

 

 

 

 

Probability Variable이란?

확률에 대해 특정 변수의 결과가 확률적으로 할당될 때 확률 변수라고 정의할 수 있습니다.

위의 예시에서 X는 확률적으로 나오는 변수, 즉 던졌을 때 1~6의 눈 중 한가지의 값이 나오는데

이때 X를 확률변수라고 정의할 수 있습니다.

데이터가 이산적이라면 이산확률변수(위의 예시에서는 이에 해당)

연속적이라면 연속확률변수 입니다.

 

 

 

 

 

 

 

참고

[1]https://gaussian37.github.io/ml-concept-probability_model/#%ED%99%95%EB%A5%A0-%EB%AA%A8%ED%98%95-probability-model-%EC%9D%B4%EB%9E%80-1

Probability Model (확률 모형) 및 likelihood 개념 학습