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기저율

Base Rate

기저율은 특정 사건이나 상태가 발생할 확률을 나타내는 기본적인 통계값이다. 이는 별다른 추가 정보 없이 주어진 집단 내에서 해당 사건이 발생할 확률을 나타낸다.

특징

기저율은 종종 의사결정 과정에서 무시되거나 간과되기 쉬운 값이다. 특히 개인적이거나 특수한 정보에 더 큰 비중을 두는 경향이 있을 때 기저율은 잘못 해석되거나 왜곡될 수 있다. 이를 "기저율 무시"라고 부르며, 이는 대표적인 인지 편향 중 하나다.

기저율의 활용

통계 분석이나 확률 기반의 예측 모델에서 기저율은 매우 중요한 역할을 한다. 예를 들어, 의학 진단에서 특정 질병의 기저율을 알면 진단 검사의 결과를 더 정확하게 해석할 수 있다. 기저율이 낮은 질병일수록 양성 판정이 실제로 질병을 의미할 확률은 낮아지게 된다.

예시

가령, 특정 질병의 기저율이 2%라고 가정하자. 즉, 100명 중 2명이 이 질병에 걸려 있다는 뜻이다. 이제 질병 진단을 위한 검사에서 90%의 정확도로 양성 판정을 내린다고 가정할 경우, 100명 중 2명이 실제로 질병에 걸려 있고, 98명은 건강하다고 하자.

  • 실제 환자: 2명 (검사에서 양성)
  • 건강한 사람들: 98명 중 90%가 잘못된 양성 판정을 받는다. 따라서, 98명 중 약 88명이 잘못 양성으로 판별된다.

결과적으로 검사에서 양성으로 판별된 총 인원은 2명 (진짜 환자) + 88명 (잘못된 양성) = 90명이다.

이때, 실제 질병에 걸린 사람의 비율은 2명 / 90명 = 약 2.22%로 계산된다. 이는 양성 판정을 받은 사람들 중 실제로 질병에 걸린 사람의 비율이 낮다는 것을 보여준다.

같이 보기

  • 기저율 무시: 특정 정보에 지나치게 의존해 기저율을 무시하는 인지 오류.
  • 베이즈 정리: 사전 확률(기저율)을 바탕으로 새로운 정보에 따라 확률을 갱신하는 정리.

  출처: IT위키(IT위키에서 최신 문서 보기)
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