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베이즈 정리를 활용한 실제 지지율과 당선 가능성

여론조사 지지율이 40%가 나왔는데, 당선 확률도 40%일까? 여러 여론조사 결과 지지율이 각기 다른데 실제 지지율은 얼마일까? 이와 같이 단편적이거나 각기 다른 지지율을 합리적으로 통합하여 실제 지지율과 당선 가능성을 산출해보는 것이 필요합니다. 이런 식으로 수십 개의 여론조사를 연속해서 반영하면, 특정 시점의 튀는 결과에 일희일비하지 않고 전체적인 당선 확률의 흐름(Trend)을 파악할 수 있습니다. 단순한 지지율 숫자를 넘어, 새로운 정보가 들어올 때마다 당선 가능성을 업데이트하는 베이즈 정리(Bayes' Theorem)의 마법을 소개합니다.네이트 실버(Nate Silver)의 'FiveThirtyEight' 실제로 미국의 데이터 통계 전문가 네이트 실버는 베이즈 정리를 선거 예측에 활용하여 201..

카테고리 없음 2026.03.10

베이즈 정리 | 소프트웨어

베이즈 정리는 Excel을 활용하여 스스로 사후확률을 계산할 수 있다. 그러나 여러가지 면에서 실용성이 떨어진다. 현장에서 또는 논문 작성 등에 경우에 활용하기 좋은 실용적인 소프트웨어 2개를 소개한다. 직접 활용하고 경험한 것을 바탕으로 볼 때 다음과 같은 특징을 가지고 있다. 1. Bayesian Doctor 일상적인 사항이나 조직의 의사결정 관련하여 누구나 쉽게 활용하기에 적합하다. ​특히, 관리자나 임원들의 의사결정 활용에 적합하다.기획, 마케팅, 영업 등 특정 부문에서 새로운 상황, 정보 등을 반영하여 보다 실제적인 판단을 하고자 할 때 활용하기에 적합하다. 가격이 저렴하다.[출처] Bayesian Doctor/GeNie|작성자 bayeslab2. GieNie 복잡한 상황이나 전문적인 활용에 ..

카테고리 없음 2026.02.11

베이즈 정리 | 실용 사례 3_실종자와 선박 탐색

2012년 미국 대선에서 50개 주의 결과를 모두 맞힌 ‘예측의 천재’ Nate Silver가 쓴 책, ‘신호와 소음(The Signal and The Noise)’이라는 책에 ‘A Search Example Using Bayesian Updating’ 이라는 제목으로 미 해군이 베이지안 이론을 활용하여 소련 잠수함의 위치를 탐색하는 것에 관한 내용이 있다. 최근 크고 작은 해상 조난 사고 등이 종종 발생하고 있는데 구조활동을 전개할 때 중요한 시사점을 줄 것으로 기대한다. 이 내용을 소프트웨어를 활용하여 살펴본다. ​​바다에서 승객과 선박이 실종됐다. 실종된 승객과 선박을 조기에 찾기 위해서는 어느 지역을 우선 탐색하는 것이 옳을까? 여러 상황을 종합하니 조난 가능성이 다음과 같이 정리되었다.지역1지역..

카테고리 없음 2026.01.16

베이즈 정리 | 실용 사례 2_신제품의 성공 확률

김중도씨는 이사로 승진하여 첫번째로 시도하는 신제품이 성공할 수 있을 지 염려가 많다. 과거 회사에서 유사한 제품을 출시했지만 실패하였고 최근 다른 회사에서도 매우 유사한 제품을 출시하였지만 성공하지 못했다. 따라서 신제품의 성공가능성을 확신할 수 없다.​​1부. 성공확률 산출하기​베이즈 정리를 활용하기 위해서는 다음과 같이 3단계를 거친다.​​사전확률 조사​과거의 사례나 경험에 의해 신제품의 성공확률을 객관적으로 가늠해본다. 이를 사전확률(prior probability)이라고 하는데 성공확률을 과학적으로 산출하는데 중요한 단초가 된다. 김이사는 관련 리서치 결과와 최근의 경험에 비추어 진행하고 있는 신제품의 성공확률을 10%정도라고 판단하고 있다.​​우도 결정​신제품과 관련된 시장 조사를 하던 중 고..

카테고리 없음 2026.01.16

베이즈 정리 | 실용 사례 1_ 코로나 19 감염 확률

최근 코로나 19 환자가 중국을 비롯 우리나라, 일본, 홍콩, 싱가포르, 미국 등 세계 여러 지역에서 발생하고 있다. 손 씻기와 기침 예절을 지키고 외출을 최대한 자제하며 감염 예방에 힘써온 김갑돌 씨. 발원지인 중국을 제외하면 사망자가 많지 않아 지나친 염려를 할 필요는 없다고 생각하지만, 나이 드신 부모님, 어린 자녀 둘과 함께 살고 있는 김갑돌 씨는 걱정이 많이 된다. 혹시나 하는 마음에, 검사를 받아 보기로 했다.검사 결과 양성 판정이 나왔다. (내가, 내가 감염자라니!?)​뚜렷한 증상이 없었던 김갑돌 씨는 놀라고 걱정이 되었지만 실제 감염되었을 확률을 살펴보기로 했다.​​검사 시 들은 얘기에 의해 아래와 같이 조건을 설정했다. 1. 전체 감염자 비율은 2%2. 실제 감염자를 양성으로 정확하게 판..

카테고리 없음 2026.01.16

베이즈 정리 | 실생활 활용 분야

1. 치매예방10년 후 치매 가능성?B는 70세가 되었다. 10년 후 치매 가능성은?​2. 치료방법최적의 치료방법? B는 유방암 진단을 받았다. B에게 가장 적합한 치료 방법은?​3. 우승확률승리 가능성?A팀은 좋은 선수들로 구성되어 있다. 이 팀이 한국시리즈에서 우승할 확률은?​ 4. 유죄 또는 무죄?C는 피의자로 지목되었다. 증거는 엇갈리고 있다. 그는 범인인가, 아닌가?​5. 암호 해독암호해독?적의 암호를 신속하고 정확하게 해독해야 한다. 어떻게 할까?​6. 진실 판별 사랑의 진실성?A가 청혼을 했다. 그의 사랑의 진실성과 백년해로할 가능성은? 이 글은 (주)디시전사이언스의 저작물입니다. 인용시 출처를 밝혀주시기 바랍니다. (주)디시전사이언스 사이트 가기 -> 클릭02-707-1070, 010-5..

카테고리 없음 2026.01.16

베이즈 정리 | 사례 7_신의 존재 확인

베이즈 정리는 신의 존재를 확인하기 위해 최초로 활용되었다. 통계 역사가인 Stephen Stigler와 컴퓨터 과학자 겸 철학자인 Judea Pearl에 따르면, 베이즈정리를 세상에 알리는데 큰 기여를 한 Price는 '베이즈정리가 신의 존재를 증명하는 수단으로 활용될 수 있음'을 간파했다.​ 예수 부활의 기적을 믿은 Price는 베이즈 공식이 예수의 부활을 증명한다고 믿었다. 1767년 에세이에서 Price는 어떤 사람이 밀물이 백만 번 들어온 것을 관찰했다 하더라도, 통계적 관점에서 밀물이 들어오는 것은 결코 멈추지 않을 것이라고 단적으로 말할 수는 없다는 것을 보여주었다. 그 일백만번의 관찰을 근거로 Bayes의 정리를 사용하여 Price는 어느 날 갑자기 밀물이 오지 않을 실제 확률이 600,..

카테고리 없음 2026.01.16