현재 진행 중인 사용자 토론이 있습니다.
r31 vs r32 | ||
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1 | 1 | [[분류:떡밥위키]] |
2 | [i |
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3 | ||
2 | ||[[https://ricecakerice.wiki/revert/%EB%96%A1%EB%B0%A5%EC%9C%84%ED%82%A4:%EC%97%B0%EC%8A%B5%EC%9E%A5?uuid=535f8bbb-b4ea-4afe-9aae-f4b9c14c7bb3|내용 비우기]]|| |
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4 | 3 | ---- |
5 | 4 | ##이 위로의 수정은 금지하지 않습니다 알빠노? |
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7 | === 정량적 동일성 추정 === |
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8 | 두 실체 A, B의 동일성을 확률적으로 판단하기 위해, 베이지안 추론식을 다음과 같이 구성할 수 있다. |
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10 | [math(P(A = B \mid \text{정황}) = \dfrac{P(\text{정황} \mid A = B) \cdot P(A = B)}{P(\text{정황})})] |
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11 | ||
12 | 정황이 여러 개 존재할 경우, 독립성을 가정하면 분자는 다음과 같이 전개할 수 있다: |
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14 | [math(P(\text{정황}_1 \mid A = B) \cdot P(\text{정황}_2 \mid A = B) \cdot \dotsb \cdot P(\text{정황}_n \mid A = B))] |
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15 | ||
16 | 이를 테이블 형태로 종합하면 다음과 같다: |
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17 | ||
18 | ||<tablealign=center><bgcolor=#fff,#1f2023><tablebordercolor=#fff,#1f2023> |
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19 | [math(P(A = B \mid \text{정황들}) = \dfrac{\displaystyle \prod_{i=1}^{n} P(\text{정황}_i \mid A = B) \cdot P(A = B)}{P(\text{정황들})})] |
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20 | || |
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21 | ||
22 | 즉, 각 정황이 동일한 인물임을 가정할 때 발생할 확률을 곱한 후, |
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23 | 그 정황들이 실제로 일어날 전체 확률로 나누면, |
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24 | 해당 정황이 주어졌을 때 두 인물이 동일인일 조건부 확률을 구할 수 있다. |