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빅데이터 러닝센터에서 열리는 69차 오픈하우스의 주제는 "베이즈 추론 (Bayesian Inference)"입니다.
통계적 추론(statistical inference)에는 크게 빈도론적 추론(frequentist inference)과 베이즈 추론(Bayesian inference)의 두 가지 접근방법이 있습니다.
베이즈 방법은 모수 theta에 대한 추론에서 빈도론적 방법과 달리, 모수 theta에 대한 사전 정보(prior information) 또는 추측을 고려합니다. 물론, 이러한 사전 정보에는 불확실성이 내재되어 있습니다.
신뢰구간 추론에서 베이즈 방법은 관측 데이터를 기반으로 모수 theta에 대한 확률분포를 업데이트하여 사후확률(posterior probability)의 의미를 갖는 통계적 구간을 산출합니다.
이번 세미나에서는 SPSS Bayesian Statistics를 활용하여 이항 비율, 정규 평균, 포아송 평균, 두 평균의 차이, 상관계수, 회귀모형, 일원 분산분석에 대한 베이즈 추론을 살펴보고자 합니다.
빈도론적 추론과 비교하여 베이즈 추론은 철학적으로 자연스럽고 안정성이 크다는 강점이 있어 현대 통계학에서 점점 더 널리 활용되는 추세입니다.
<SPSS 베이즈 통계학>을 통해 분석 역량을 고도화하고자 하는 분들의 많은 참여 바랍니다. | 
