베타 분포는 0과 1 사이의 실수 값을 갖는 확률 분포로, 두 개의 독립적인 카테고리 변수의 확률에 대한 정보를 제공합니다. 베타 분포의 모양을 결정하는 두 개의 파라미터 'a'와 'b'는 다음과 같은 역할을 합니다.
- 'a'는 첫 번째 카테고리 변수의 성공 확률에 대한 정보를 제공합니다. 'a'의 값이 클수록 첫 번째 카테고리 변수의 성공 확률이 높아집니다.
- 'b'는 두 번째 카테고리 변수의 성공 확률에 대한 정보를 제공합니다. 'b'의 값이 클수록 두 번째 카테고리 변수의 성공 확률이 높아집니다.
이 두 파라미터가 베타 분포의 모양을 결정하는 데 어떤 영향을 미치는지 설명하면 다음과 같습니다.
- 'a'와 'b'의 값이 모두 작을 때, 베타 분포는 더 넓고 flatter한 모양을 갖습니다. 이 경우, 두 카테고리 변수의 성공 확률이 모두 낮습니다.
- 'a'와 'b'의 값이 모두 클 때, 베타 분포는 더 좁고 peak이 있는 모양을 갖습니다. 이 경우, 두 카테고리 변수의 성공 확률이 모두 높습니다.
- 'a'와 'b'의 값이 다른 경우, 베타 분포는 왼쪽이나 오른쪽으로 skew된 모양을 갖습니다. 이 경우, 두 카테고리 변수의 성공 확률이 불균형합니다.
이러한 파라미터의 값은 베타 분포의 모양을 결정하고, 통계적으로 두 카테고리 변수의 성공 확률에 대한 정보를 제공합니다.
2025-03-23 05:10