확률은 완전하다(Probability is perfect, but we cant elicit it perfectly)

전문가 제언

□ 우리는 모든 것이 불확실한 시대에 살고 있다. 국내외 정치상황, 경제여건, 증권시세, 지구온난화 문제, 지진 및 해일, 자동차 수명, 신약의 효과성, 질병의 완치 가능성, 내일의 기상 등 모든 것이 불확실한 현실에서 살고 있다. 따라서 이런 것들을 정확하게 예측한다는 것은 불확실성을 얼마나 정확하게 판단하느냐에 귀결된다고 볼 수 있다.

□ 본 논문은 수학적 모형에 의해서 어떤 현상을 예측할 때에 포함되는 불확실성을 확률로 정량화하는데 대한 문제들을 설명한 것으로서 특히 Bayesian 방법을 설명하고 있다. Bayesian 방법은 여러 가지로 그 특성이 표현되는데 몇 가지 예를 들면 아래와 같다.

○ 현실에서 얻은 data로 미래를 예측한다.

○ 주관적 확률론이다.

○ 확률모형의 파라미터 자체가 분포하는 것으로 생각한다.

○ 어떤 일이 일어날 가능성은 과거에 그 일이 일어난 빈도를 보면 어느 정도 계산할 수 있다.

○ 확률계산과정 : 사전분포⇒새로운 정보⇒베이시안 정리응용⇒사후분포

□ 따라서 전문분야에 관계없이 수학적 모형에 의해서 어떤 현상을 설명하고 예측하려할 때에 예측결과에 포함되는 불확실성을 확률로 표현하고자 하는 사람은 한번쯤 원문을 읽어보는 것이 좋을 것으로 생각된다.

저자

Anthony OHagan and Jeremy E. Oakley

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

과학기술일반

연도

2004

권(호)

85

잡지명

Reliability Engineering & System Safety

과학기술
표준분류

과학기술일반

페이지

239~248

분석자

김*

분석물

• 확률은 완전하다.pdf [163,786 byte]

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