✖️ 확률과 통계학 : CHAP 2. 확률 // 베이즈 정리

CHAP 2. 확률

 

✖️ 베이즈 정리

 

🔸 베이즈 정리(Bayes Rule) 공식

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📌 예제 1: 호흡기 질환의 원인이 대기오염일 확률 ( 2개 분할)

 

🔹 문제 조건

 

🔹 베이즈 정리 적용

 

✅ 정답: 약 92.3%

호흡기 질환자가 있을 때 그 원인이 대기오염일 확률은 약 92.3%

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📌 예제 2: 사고를 내지 않은 사람이 사고 위험률이 높음일 확률 ( 3개 분할)

 

🔹 문제 조건

 

🔹 베이즈 정리 적용

✅ 정답: 약 25.5%

→ 사고를 내지 않은 사람이 위험률 ‘높음’일 확률은 약 25.5%

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📌 예제 3: 양성 예측도 문제 ⭐️

자가검사키트에서 어떤 지표가 더 중요?	양성 예측도(PPV)
왜?	일반 사용자에게 중요한 건 “양성 진단 = 진짜 감염?” 여부이기 때문

 

🔹 문제 조건

 

🔹 양성 예측도 (PPV: Positive Predictive Value)

✅ 정답: 약 47.6%

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베이즈 정리는 조건부 확률을 “관측된 결과”를 통해 뒤집어 해석할 수 있게 해줌!