[일반] 베이지안 AB test나 인과추론이 실무에서 잘 쓰이지 않는 이유?

[익명(175.112)]

경험 상 AB test시 대부분 independent t test나 ABN test 경우 one way anova를 사용하던데, 베이지안이라는 빈도주의의 단점을 보완한 R이나 Python에서 구현된 좋은 패키지들이 많은데 왜 사용하지 않는지 궁금합니다.

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[익명(dlwlrms)]

베이지안 자체가 메인스트림이라고 보긴 좀 애매해서… 당장 프라이어 뭐쓸거냐고 물어보면 애매하잖음 - dc App

[J(205.154)]

가장 큰 이유는 1. 통계전공이 아닌 실무자들은 베이지안 추론을 모름 (이게 실무에선 가장 큰 이유) 2. 베이지안 추론은 재현성을 담보 할 수 없음. 빈도주의 추론은 말그대로 같은 추론 방법론을 여러 문제에 사용하면 평균적으로 type1 error가 control 되는게 보장되지만 베이지안은 주관적 확률이라 이부분이 보장되지 않음.

[익명(175.112)]

그렇군요. 그럼 앞으로 실무에서 빈도주의로 계속 가게 될까요? 혜안이 궁금합니다. - dc App

[J(205.154)]

혜안이랄까지야. 베이지안 추론도 AB testing말고 좀 더 advanced한 부분에선 꽤 자주 써. 예를 들면 우리 회사 anomaly detection이랑 time-series forcasting tool은 베이지안 기반임. 반면에 AB testing 같은 confirmatory analysis 할꺼면 빈도주의 쪽이 아니면 승인이 잘 안남.

[J(205.154)]

실무에서 분석가로 일하려면 빈도주의 방법론 학부 수준 기초적인 건 공통으로 알면 좋을 거 같고 베이지안은 하고 싶으면 빈도주의적으로 풀기 어려운 문제들이나 아님 예측 문제 위주로 공부하면 좋을 듯. 어째든 회사에서는 베이지안이든 빈도주의든 간에 다른 실무자들을 설득시킬 수 만 있으면 상관없고 분야에 따라 더 일반적으로 통용되는 프레임워크가 다를 뿐이야.

[익명(175.112)]

감사합니다 - dc App

[oo(165.132)]

위에 글 쓴 친구들 다 학사 수준이네. 베이지안 테스팅이 주관적 확률이라니;;; ABN Testing 방법은 엄청 많아. One Way Anova 말고도 모형 세워서 할 수 있는 방법은 많음. 여하튼 고급 통계학 방법론이 회사에서 못 쓰이는 듯.

[J(205.154)]

아 다르고 어 다른거긴 하지만 주관적 확률을 안쓰면 그걸 베이지안 테스팅이라고 할 수 있을까? 그냥 베이지안 방법론을 사용하는 다른 테스트 아닐까?

[익명(dlwlrms)]

응애 나 학사졸업