Scientific Computing & Data Science

이번 글에서는 "Data for R in a nutshell"이 제공하는 2006년도 출산 데이터와 다양한 시각화 도구를 이용하여 데이터 분석 및 마이닝을 연습해 보도록 한다."R in a nutshell"의 데이터를 불러오는 방법에 대한 자세한 내용은 패키지와 데이터 기본을 참고하도록 한다. [준비할 사항]데이터의 시각화를 위해 lattice 라이브러리와 nuteshell 라이브러리를 불러온다. lattice 라이브러리는 barchart, histogram, density plot 등 다양한 데이터 시각화 도구를 제공하며, nuteshell 라이브러리는 데이터 분석 연습을 위한 샘플을 제공한다.> library(lattice) > library(nutshell)데이터는 2006년도 출산 샘플 데이터인 ..

\(A_1, ..., A_n\)이 샘플 공간의 분할이면, 사건 \(B\)의 조건 하에 사건 \(A_i\)의 Posterior Probability는 확률 \(P(A_i)\)와 \(P(B \mid A_i)\)를 이용하여 다음과 같이 구할 수 있다. \(\displaystyle{ P(A_i \mid B) = \frac{P(A_i)P(B \mid A_i)}{\sum_{j=1}^{n}{P(A_j)P(B \mid A_j)}} }\) 이를 Bayes' Theorem이라고 한다. Bayes' Theorem은 확률이론에 있어 매우 중요한 결론이다. 이는 새로운 정보가 기존의 확률 정보의 업데이트 또는 개정에 어떻게 유용하게 사용될 수 있는가에 대한 방법을 제시해 주기 때문이다. 어떤 경우에 있어 Prior Probab..