베타 분포를 활용한 분석적 사후 확률 계산베타 분포는 특정 간격으로 제한된 랜덤 변수를 모델링하는데 사용되는, 구간 [0, 1] 사이의 연속 확률 분포의 집합[9]입니다. 베타 분포는 랜덤화 된 백분율이나 비율을 나타내기에 적합한 모형입니다. AB 테스트 전환율은 이항

이 외에도 중심 극한 정리동일한 확률 분포를 가진 독립 확률 변수 n개의 평균의 분포는 n이 적당히 크다면 정규 분포에 가까워진다는 정리 등 다양한 가정을 사용해서 표본으로 모집단의 형태를 추정해나간다. 그렇다면 모수는 뭘까? 모수는 ‘모집단의 수치적 요약값’

실제 수치, 상황 등 고려해야 하는 전제가 생각보다 많다. 무조건 숫자가 크고, 그래프가 잘 나오는 값을 고를 수는 없다. 이는 상관관계로 인과관계를 해석하려는 것만큼이나 덧없는 일이다. [1] 푸아송 분포. 단위 시간 안에 어떤 사건이 몇 번 발생할 것인지를