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a와 b가 연속 값을 가지는 확률 변수일 때는 a에 대해 적분해 p(a, b)에서 주변분포 p(b)를
구한다.

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● 조건부 확률분포(conditional probability distribution)
동시분포 p(a, b)가 있다고 하자. 확률 변수 b에 대해 어떤 값 b 0 가 주어졌을 때 확률 변수 a 베이즈 추정 복습
의 분포를 조건부 확률분포라 하고 p(a|b 0 )라 표기한다. 다음 등식이 성립한다.

이와 마찬가지로 매개변수 θ값이 주어졌을 때 확률 변수 у의 확률분포 위치나 형태가 정해
지는 경우 p(у|θ)라 표기한다.

● у ~ p(у)
у ~ p(у)는 “확률분포 p(у)에서 확률 변수 у값이 확률적으로 출현한다.” 또는 “확률 변
수 у가 확률분포 p(у)를 따른다.”는 것을 나타낸다. 예를 들어 평균이 λ인 푸아송분포를

Poisson(у|λ)라 표기하면 у ~ Poisson(у|λ)는 “확률분포 Poisson(у|λ)에서 у값이 확
률적으로 출현한다.” 또는 “у가 확률분포 Poisson(у|λ)를 따른다.”는 것을 나타낸다. у ~
Poisson(λ)와 같이 у|를 생략할 때도 있다.
● 정규화

이 책에서는 어떤 함수의 합이나 적분이 1이 되도록, 즉 확률분포 조건을 만족하게 함수에
상수를 곱하는 (또는 상수로 나누는) 것을 가리킨다. 정규화하기 위한 상수를 정규화 상수라
부른다. 규격화 상수라 부르기도 한다.

● 편미분
이변수함수 f (θ 1 , θ 2 )가 있다고 하자. θ 2 는 상수라 생각하고, θ 1 만을 변화시켰을 때의 미분

를 f(θ 1 , θ 2 )의 θ 1 에 대한 편미분이라 부른다. 다변수함수 f(θ 1 , θ 2 ,…, θ K )일 경우도 마찬가
지로 θ 1 외의 변수를 상수로 보고 미분하면 된다.

● 대문자로 시작하는 알파벳
이 책에서는 Y나 Age와 같이 대문자로 시작하는 알파벳은 특별히 언급하지 않는 한 주어진
데이터를 나타낸다.

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1데이터분석을위한베이지안통계모델링.indd 33 2019. 3. 14. 오후 8:32