1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. R로 배우는 Bayesian 데이터 분석 기초
Connected

연습 문제

좀비 IQ의 베이지안 모델

좀비는 멍청하다고 하죠. 여러분과 National Zombie Research Laboratory의 동료들은 그들이 정확히 얼마나 멍청한지에 관심이 있어요. 지난 영상에서 만든 정규분포 모델을 사용하되, 온도 데이터 대신 연구실에서 막 나온 좀비 IQ 데이터를 사용합니다. 우리가 알고 싶은 것은 이 데이터로부터 좀비 평균 IQ에 대해 얼마나 배울 수 있는지예요. 모델은 거의 완성되었고, 이제 pars에 있는 각 매개변수 조합의 probability를 계산하기만 하면 됩니다.

지침

100 XP
  • Bayes 정리를 사용해 이러한 확률을 계산하고 pars$probability에 할당해 모델을 완성하세요.

Bayes 정리는 다음과 같습니다:

$$P(\theta|D) = \frac{P(D|\theta) \times P(\theta)}{\sum P(D|\theta) \times P(\theta)}$$

여기서

  • $\theta$는 매개변수 조합,
  • $D$는 데이터,
  • $P(D|\theta)$는 가능도(likelihood),
  • $P(\theta)$는 사전분포(prior),
  • $P(\theta|D)$는 데이터가 주어졌을 때 서로 다른 매개변수 값의 확률입니다. 우리가 구하고자 하는 값이에요!