확률적 모델링

베이지안 로지스틱 회귀는 통계학에서 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 설명하는데 유용한 기법입니다. 이 방법은 확률에 기반하여 데이터를 모델링하며, 기존 로지스틱 회귀의 한계를 보완합니다. 기존의 빈도주의 방법론과 달리 사전 정보와 사실을 결합하여 추론을 수행합니다. 따라서 데이터의 불확실성을 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다. 본 글에서는 베이지안 로지스틱 회귀의 기본 개념과 활용 사례를 살펴보겠습니다.