Do it! 첫 통계 with 베이즈 : 인공지능 기술을 뒷받침하는 통계 기초

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01 베이즈 통계란?
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___[기초 지식 1] 통계가 뭐지?
___[기초 지식 2] 베이즈 통계는 변화하는 확률을 다룬다
___[기초 지식 3] 통계 용어
___[기초 지식 4] 통계의 최전선은 편의점!
___[기초 지식 5] 통계의 기초는 이미 안다고?
___[기초 지식 6] 데이터 분류
___[기초 지식 7] 질적 데이터 - 수치로 측정할 수 없는 데이터
___[기초 지식 8] 양적 데이터 - 수치로 측정할 수 있는 데이터
___[기초 지식 9] 전통 통계학과 베이즈 통계학의 차이
___[기초 지식 10] 기술 통계와 추론 통계
___[기초 지식 11] 대푯값과 산포도
___[기초 지식 12] 대푯값은 최댓값?최솟값을 조사하는 것부터
___[기초 지식 13] 대푯값의 왕 ‘평균’을 알자!
___[기초 지식 14] 평균을 사용할 수 없을 때는 ‘중앙값’을!
___[기초 지식 15] 평균을 계산할 때 ‘흔히 하는 실수’란?
___[기초 지식 16] 벗어난 값의 영향을 잘 받지 않는 중앙값
___[기초 지식 17] 최빈값은 ‘데이터의 다수결’

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02 집합과 확률 기호의 '완전' 기초
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___02-1 구체적인 예로 ‘집합’과 ‘확률’ 기호에 익숙해지자!
______공집합이란?

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03 조건부 확률이란?
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___03-1 조건부 확률만큼은 확실히 알아 두자!
___03-2 예제로 ‘조건부 확률’에 익숙해지자!
___03-3 유명한 조건부 확률 문제 ① - 3개의 옷장 문제
___03-4 유명한 조건부 확률 문제 ② - ‘옆집에 모자를 두고 온 K 군’ 문제
___03-5 조건부 확률에서는 직감에 속기 쉬워요!
___03-6 베이즈 정리 이끌어 내기!
___03-7 베이즈 정리로 예제를 풀어 봅시다

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04 예를 이용해서 베이즈 정리를 이해하자
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___04-1 몬티 홀 문제 - 문을 바꾸는 게 좋을지? 바꿔도 똑같음?
______몬티 홀 문제 해설 ① - 문을 바꾸지 않을 때
______몬티 홀 문제 해설 ② - 문을 바꿀 때
______‘이해할 수 없어!’라고 한다면 극단적인 예를 들어 생각해 보자
______몬티 홀 문제를 수학으로 검증하기
___04-2 P 검사와 C 바이러스 문제 - 확률을 구할 때는 전제 조건이 무척 중요
______민감도는 올바르게 양성이라 판정할 확률
______특이도는 올바르게 음성이라 판정할 확률
___04-3 3명의 죄수 문제 - 죄수 A는 ‘풀려날 확률이 높아졌다!’면서 기뻐할 수 있을까?
______사건 A : 죄수 A가 사면될 때
______사건 B : 죄수 B가 사면될 때
______사건 C : 죄수 C가 사면될 때
______죄수 A가 사면될 확률은 여전히 1/3
______죄수 C가 사면될 확률은 1/3에서 2/3로 높아짐
___04-4 ‘비행기 추락 원인’ 문제 - 사고 원인이 엔진 고장일 확률은?

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05 일단 시작하고 보는 이유 불충분의 원리와 베이즈 갱신
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___05-1 이유 불충분의 원리란?
___05-2 항아리에서 구슬을 꺼냈더니 파란색이었다는 문제 - 시간 흐름이 거꾸로라면 어떻게 할까?
___05-3 확률이 계속 변하는 ‘베이즈 갱신’ - 시시각각 변하는 상황에서도 추적할 수 있음
______베이즈 갱신으로 확률을 업데이트
______추락 장소를 모르더라도 수학적으로 올바른 방법을 사용
___05-4 어떻게 ‘스팸 메일’만 막을 수 있을까? - 스팸 메일 고유의 특징을 확률에 반영

마치며: 통계학으로 생명을 지킨다!

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주요 참고 문헌