MIT open courseware의 를 공부한 내용을 정리해보았습니다. 베이지안 추론(Bayesian inference)에서 자주 등장하는 베타 분포에 대해 다루어 보겠습니다. 베타분포의 정의 베타 분포(beta distribution)란 두 매개변수 $\alpha$와 $\beta$에 의해 [0, 1]구간에서 정의되는 연속확률분포이다. 베타 분포 $Beta(\alpha, \beta)$의 pdf $f(\theta)$는 다음과 같습니다. $f(\theta) = \frac{(\alpha + \beta - 1)!}{(\alpha - 1)!(\beta - 1)!}\theta^{\alpha-1}\theta^{\beta-1}$ 베타 분포 pdf $f(\theta)$의 계수 $\frac{(\alpha+\beta-1)..