1. 관점의 차이
모수에 관한 관점 차이
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Frequentist는 모수가 확률이 없는 고정된 상수로 생각하고, Bayesian은 모수를 확률변수로 본다.
확률에 관한 관점 차이
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Frequentist는 확률을 장기적으로 일어나는 사건의 빈도라고 주장하고, Bayesian은 확률은 사건 발생에 대한 믿음 또는 척도라고 생각한다.
2. Frequentist
장점
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사건이 독립적이고 반복적이며 확률 분포가 정규분포를 따르면 잘 맞는다.
단점
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데이터가 불확실하거나 부족하면 결과가 불확실하다.
3. Bayesian
장점
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데이터가 부족할시에 사전분포를 통해 가설의 타당성을 높일 수 있다.
단점
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prior 분포 설정이 어렵고, prior에 따라 사후 확률결과가 크게 달라질 수 있다.
4. 예시 (주사위)
Bayesian
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1의 눈이 나올 확률은 0과 1사이의 임의의 값으로 가정(사전확률)
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주사위를 실제로 6000번 던졌더니 그중 992번이 1이 나왔다(데이터)
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데이터가 있으므로 새로운 데이터를 이용하여 사전확률을 수정한다. 새로운 확률(사후확률)은 992/6000이다.
Frequentist
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Frequentist들은 992/6000이 1/6에 매우 근접하므로 이 데이터는 1의 눈이 확률이 1/6이라는 가설을 confirm한다고 생각한다.