우리가 확률을 예측할 때, 우리는 무엇을 예측하고 있을까요?

우리가 확률을 예측할 때, 우리는 무엇을 예측하고 있을까요?

제가 오래 전에 인터뷰를 한 적이 있는데, 그 인터뷰의 주제에 대해 기억이 나네요. 그 당시의 인터뷰 과정은 크게 다음과 같습니다.

인터뷰어: 로지스틱이 돌아왔다는 것을 알고 계셨나요? 저는: 물론, 자주 사용되죠. 인터뷰어: 그렇다면 로지스틱의 회귀 예측의 확률을 어떻게 설명해야 할까요? 나는: 물론 그렇지 않습니다. 단 한 번의 관찰만 있으면 개인 확률은 추정할 수 없습니다. 같은 특징을 가진 N 개 개 개에게 주어진 성공률은 추정된 확률과 같다고 설명해야합니다.

아, 그 당시 면접관들은 저를 거절했고, 물론 마지막 면접에서는 제가 면접을 받았다는 결과를 얻었습니다. (아마도 통계학, 컴퓨터의 배경이 아닌 경제학 때문일 수 있습니다.)

제가 말씀드렸던 것은 약간 모순적이거나 이해하기 어렵다고 생각하실 수도 있습니다.

이 모든 것은 개인 성공 확률로 설명되어야 할 것이 아니겠습니까?

• 저는 이 주장이 문제가 있다고 생각합니다.

  우리가 단 한 사람의 성공 확률이라고 말할 때, 동일한 사람이 동일한 조건에서 100번 반복하여 평균적으로 몇 번 성공했는지에 대한 확률이어야 합니다. 만약 t가 한 사람이 시도한 수를 기억한다면, 우리의 이상적인 모델 (데이터 생성 과정) 은 다음과 같습니다.

  

  그러나 대안적으로, 실제 데이터 생성 과정은 다음과 같습니다.