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수학:베이지언_자백약 [2017/01/04 14:20] – [앞면을 본 사람의 사후확률] admin | 수학:베이지언_자백약 [2017/07/11 16:13] – external edit 127.0.0.1 | ||
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====앞면을 본 사람의 사후확률==== | ====앞면을 본 사람의 사후확률==== | ||
내가 던진 결과 앞면을 보았고, 다른 말로 나의 진실이 $t_1 \equiv (1, | 내가 던진 결과 앞면을 보았고, 다른 말로 나의 진실이 $t_1 \equiv (1, | ||
- | $$p[\omega=(1, | + | \begin{eqnarray*} |
+ | p[\omega=(1, | ||
+ | \end{eqnarray*} | ||
이고 따라서 $p[\omega=(1/ | 이고 따라서 $p[\omega=(1/ | ||
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나는 동전에 문제가 없다고 확신하므로, | 나는 동전에 문제가 없다고 확신하므로, | ||
$$\log \bar{y}_1 = \frac{1}{2} \log \frac{5}{6} + \frac{1}{2} \log \frac{1}{2}$$ | $$\log \bar{y}_1 = \frac{1}{2} \log \frac{5}{6} + \frac{1}{2} \log \frac{1}{2}$$ | ||
- | 이라고 기대한다. 이는 앞면의 응답 비율을 각자 예측한 $y_1^r$을 기하평균하는 것이다. | + | 이라고 기대한다. 이는 앞면의 응답 비율을 |
같은 방식으로 나는 | 같은 방식으로 나는 | ||
$$\log \bar{y}_2 = \frac{1}{2} \log \frac{1}{6} + \frac{1}{2} \log \frac{1}{2}$$ | $$\log \bar{y}_2 = \frac{1}{2} \log \frac{1}{6} + \frac{1}{2} \log \frac{1}{2}$$ |