Why
The PoC would show the same likelihood yielding different conclusions under a flat versus an opinionated prior — making the modeler's assumption visible instead of hiding it in a point estimate.
How it works
Not yet built.
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#173PoC
Bayesian inference — a prior is an assumption you have to write down
Bayesian methods turn belief-plus-evidence into a posterior distribution; their honesty is that the prior is explicit, and their trap is that a confident prior can survive weak data.
베이지안 추론 — 사전분포는 적어 두어야 하는 가정이다
베이지안 방법은 믿음+증거를 사후분포로 바꾸고, 그 정직함은 사전분포가 명시적이라는 것이며, 함정은 강한 사전분포가 약한 데이터를 이겨 버릴 수 있다는 점입니다.
왜
이 PoC는 같은 우도가 무정보 사전분포와 편향된 사전분포 아래 다른 결론을 내는 것을 보여, 모델러의 가정을 점추정 뒤에 숨기지 않고 드러냅니다.
동작 방식
아직 만들지 않음.