[기초통계] Probability vs Likelihood

Probability vs Likelihood

 

Probability (확률)

• 분포의 범위의 확률 값

• 예) 몸무게가 60~70kg일 확률

• 쥐들의 몸무게 분포가 정규분포에 해당한다고 가정하자.

• 평균 : 32g, 표준편차 : 2.5, 최댓값 : 40g, 최소값: 24g 

• 아래의 면적이 32~34g 일 확률을 의미함

Likelihood (우도, 가능도)

• 지점에서의 확률 (point)

• y axis의 값이라고 생각하면 됨 (point 확률값) 

 

요약

• 확률은 고정 분포 아래영역이며, 우도는 data point의 확률 값을 의미

*** Maximum Likelihood (최대우도추정)는 분포 평균값 데이터가 Likelihood의 최대값이 되도록 만들어 데이터 분포를 가정한 분포에 가깝게 하는 과정을 의미함

출처 : https://www.youtube.com/watch?v=pYxNSUDSFH4