시험 중 모르는 문제를 만났다고 가정하자. 그런데 앞자리 3명 A, B, C 의 정답이 보이고
각각 1번, 1번, 3번으로 적혀있는 것을 봤다면 당신은 아마 1번으로 찍었을 것이다.
하지만 C가 항상 전교1등을 했던 친구라면 3번으로 수정할 것이다. — 인하대학교 김승환 교수님
위 예시에서 빈도주의와 베이지안의 표현이 다 담겨있다고 해도 과언이 아니다.
C가 항상 1등하는 친구가 아니라면 3번을 고를 필요가 없었을 것이다.
이와 같이 베이지안은 사전정보(prior)와 개인의 주관에 따라 확률이 정해진다.
앞선 예시와 같이 **빈도주의(Frequentist)**는 확률을 사건이 일어나는 빈도로 여긴다.
예를들어 비행기 사고확률은 오랫동안 발생한 이전 기록을 활용해 계산한다.
반면, '대통령 선거중 특정 후보 당선 확률' 혹은 '아침에 잡채를 먹는날 회사에 지각할 확률'과 같이 사건이 한번만 발생하는 경우와 오래 반복된다 해도 도저히 구할 수 없는 사건이 있을 수 있다.
**베이지안(Bayesian)**의 경우 확률을 사건 발생에 대한 믿음 또는 확신의 척도로 사용한다.
개인의 믿음을 수학적으로 표기하면 P(A) 라 표시하고 **사전확률(prior probability)**이라고 한다.