데이터와 가능도

RJAGS로 배우는 Bayesian 모델링

Alicia Johnson

Associate Professor, Macalester College

여론조사 데이터

모수
$p$ = 귀하를 지지하는 비율
데이터
$X = 6$ ($n = 10$명 중 귀하에게 투표 예정)
해석
$p < 0.5$일 때보다 $p \approx 0.6$일 때 이 데이터가 관측될 가능성이 더 높습니다.

X의 p 의존성 모델링

여론조사 가정:
유권자는 독립적임
$p$ = 유권자가 귀하를 지지할 확률
$X$ = $n$명의 응답자 중 귀하를 지지하는 수
($n$번의 독립 시행에서 성공 확률 $p$인 성공 횟수)
$p$가 주어졌을 때 $X$의 조건부 분포:
$X \sim \text{Bin}(n,p)$

X의 p 의존성

X의 p 의존성

X의 p 의존성

X의 p 의존성

가능도는 얼마인가?

가능도

가능도 함수는 모수 $p$의 다양한 값 하에서 여론조사 데이터 $X$를 관측할 가능도를 요약합니다. 이는 $p$의 함수입니다.

높은 가능도 $\Rightarrow$ $p$가 데이터와 부합함
낮은 가능도 $\Rightarrow$ $p$가 데이터와 부합하지 않음

연습해 봅시다!

RJAGS로 배우는 Bayesian 모델링

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