<세상에서 가장 쉬운 베이즈통계학 입문>

통계에 관심을 갖게 된지 어느덧 10년이 되었다. 하지만 나의 아직도 통계지식은 일천하다. 배워서 명쾌해지는 부분이 있지만 어떤 부분은 배워서 더 혼란을 느낄 때가 있다. 가장 이해하기 어려운 부분 중 하나가 베이지안(Bayesian) 통계학이다. 아직도 베이지안 통계를 잘 이해하지 못했다. 이유를 잘 생각해보니, 나의 기존의 통계에 지식이 새로운 지식습득을 가로막고 있다는 생각을 하였다.

 

생각이라는 것이 무서운 것이 하나의 사고방식이 머리에 움트면 그 사고방식이 완전히 틀렸다고 판정될 때까지 작동을 한다. <세상에서 가장 쉬운 베이즈통계학 입문>에 따르면 통계학의 기존 주류는 네이만-피어슨(Neyman-Pearson) 방식이다. 그래서인지 베이지안식의 통계가 머리에 잘 들어오지 않는다. 만약에 네이만-피어슨식이 아니라 베이지안을 먼저 접했더라면 베이지안은 당연한 것이 되고, 현재 쉽게 쓰는 네이만-피어슨식이 머리에 잘 들어오지 않았을 것이다.

 

굳이 스스로 변명하자면, 중학교때부터 네이만-피어슨식의 통계를 배워왔다가 성인이 된 후에 베이지안을 익히는 것은 어쩌면 마치 한글을 먼저 익힌 후 한참 후에 프랑스어를 제대로 발음하는 것이 어려운 것과 같다. 마찬가지로 프랑스어를 먼저 배우고 한참 있다가 한국어를 배운다면 고생을 하듯이, 체계가 다른 부분을 배우기란 참으로 어렵다.

 

<세상에서 가장 쉬운 베이즈통계학 입문>은 통계학치고 상당히 쉽게 쓰여졌다. 하지만 아직도 조건부 확률과 베이즈 확률의 정확한 차이를 모르겠다. 게다가 기본적으로 확률이 업데이트 된다는 개념이 빨리 와닿지 않고 있다. 믿음의 정도라는 개념도 잘 와닿지 않는다. 이것이 나의 기존의 지식때문인지, 나의 두뇌탓인지 모르겠지만 포기하지 말고 배워보자.