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  AHP와 베이즈 정리 (Bayes Theorem)
  

AHP와 베이즈 정리 (Bayes Theorem)

 

불멸의 이론을 활용한 신제품의 성공 확률 계산’ Bayes Theorem에서 다룬 바와 같이 베이즈 정리는 ①기존의 경험과 정보에 ②새로운 정보와 사실을 반영하여 ③알고자 하는 것에 더 확실히 접근하는 방법이다. 이러한 접근법은 빈도주의 통계기법과는 다른 베이즈 정리의 특장점으로 다양한 실생활의 문제 해결에 크게 도움이 되고 있어 최근 널리 활용되고 있다. 특히 AI(Artificial Intelligence) 시대에 그 가치가 점증하고 있다

 

베이즈 정리 활용의 첫걸음은 좋은 사전확률(prior)의 확보이다. 사전확률은 최종결과인 사후확률, 즉 실종선박탐색, 암호해독, 당선자예측, 신제품의 성공확률, 질병의 확률, 범인확인 등 중요한 사안의 최종 결정에 커다란 영향을 미친다. 물론 새로운 정보나 사실을 몇 단계를 거쳐 지속적으로 갱신해 나가면 사전확률이 미치는 영향은 크게 낮아진다. 그러나 정확한 판단이 요구되는 초기, 또는 긴박한 상황에서는 사전확률이 커다란 영향을 미친다.

 

좋은 사전확률(prior)을 확보하기 위한 노력이 학자, 연구자 및 실무자 등에 의해 지속적으로 이루어져 왔다. 그 중에서도 다수전문가의 의견을 합리적으로 수렴하는 AHP(Analytic Hierarchy Process)의 활용이 의미 있게 대두되고 있다. 사전확률 산정에 활용할 수 있는 자료가 있는 경우는 물론이지만, 자료가 없는 경우에 특히 유용하다. 반면에 베이즈 정리를 통해 산출된 확률을 AHP 분석에 활용할 수도 있다.

 

 ‘Decision-making under uncertainty – the integrated approach of the AHP and Bayesian analysis’ (Predrag Mimović, Jelena Stanković & Vesna Janković Milić, 2015)에서는 AHP 베이즈 정리를 연계 활용한 예가 다수 제시하고 있다. 특히, 통계적 확률 추정치를 활용할 없는 상황에서 AHP 통해 도출된 priorities 베이즈 정리의 사전확률로 활용하는 것에 대해 자세히 다루고 있다. 어떤 기업의 시장에서의 위치를 분석하고 시장 전략을 도출하는 사례를 들어 구체적으로 설명하고 있다.

 

사례: 회사의 시장 위치 분석 시장 전략의 도출


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[인쇄하기] 2021-01-28 17:04:13


   


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