Remove Seed hardcoding, support all stages

Seed 고정 제거, 모든 투자 단계 지원:
- 섹션 2: "Seed 단계" → "입력 변수 및 사례" (seed, series A 예시)
- Stage별 μ_posterior 테이블 추가 (seed: 2.08억/명, series A: 5.0억/명)
- Stage별 프리미엄 테이블 추가 (seed: 0.86배 → series B+: 1.5~2.0배)
- 시각화, 사례, 검증 모두 stage 변수화
- 검증 사례: seed만 완료, series A+ 추가 필요 명시

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Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

plans/251016_bayesian_startup_valuation.md

@@ -24,26 +24,35 @@ Neo4j 그래프 분석과 베이지안 MCMC를 결합한 스타트업 가치평
 
 ---
 
-## 2. 사례 연구: Seed 단계 협업툴 스타트업
+## 2. 입력 변수 및 사례
 
 **입력 변수**:
 ```
 기업: {company_name}
 산업: {industry_tags}  # 예: 협업툴, SaaS, 그룹웨어
-투자단계: {stage}      # seed, pre-A, series A/B/C
+투자단계: {stage}      # seed | pre-A | series A | series B | series C | series D
 직원 수: {N}명
 투자금액: {disclosed / 비공개}
 ```
 
-**구체적 예시** (리버스마운틴):
+**사례 1: Seed 단계** (리버스마운틴):
 ```
 기업: 리버스마운틴 (티키타카)
 산업: 협업툴/그룹웨어, SaaS/엔터프라이즈
-투자단계: Seed
+투자단계: seed
 직원: 9명
 투자: 비공개
 ```
 
+**사례 2: Series A** (가상 예시):
+```
+기업: Example Corp
+산업: AI/ML, SaaS
+투자단계: series A
+직원: 25명
+투자: 30억원
+```
+
 ---
 
 ## 3. 유사 기업 분석 (Neo4j)
@@ -146,9 +155,18 @@ Posterior(가치/명) = Prior(전체 유사 기업) × Likelihood(동일 stage)
 기본 가치 = {N}명 × μ_posterior억/명
 ```
 
-**사례 (리버스마운틴)**:
+**Stage별 평가 예시**:
+
+| Stage | μ_posterior | 사례 | 기업 수 |
+|-------|-------------|------|---------|
+| seed | 1.5~2.5억/명 | 리버스마운틴: 2.08억/명 | 115개 |
+| pre-A | 2.5~4.0억/명 | - | - |
+| series A | 4.0~7.0억/명 | - | - |
+| series B | 7.0~12억/명 | - | - |
+
+**사례 1 (seed - 리버스마운틴)**:
 - Prior: N(4.01, 8.43) - 442개 기업
-- Likelihood: N(1.74, 3.34) - 115개 Seed
+- Likelihood: N(1.74, 3.34) - 115개 seed
 - Posterior: N(2.08, 3.08)
 - 기본: 9명 × 2.08억 = 18.7억원
 - 신뢰구간: [-48억, 101억] (95% CI)
@@ -203,17 +221,25 @@ CREATE TABLE premium_state (
 신뢰구간 = 기본_가치 × [μ - 1.96σ, μ + 1.96σ]
 ```
 
-**사례 비교**:
+**사례 비교** (seed 단계):
 | 방법 | 프리미엄 | 평가 (9명) | 근거 |
 |------|---------|-----------|------|
 | 하드코딩 | 1.38배 | 25.9억 | AI+통합 가정 |
-| 동적 학습 | 0.86배 | 16.0억 | 95개 실제 데이터 |
+| 동적 학습 (seed) | 0.86배 | 16.0억 | 95개 seed 데이터 |
 | 차이 | -38% | -9.9억 | 과대평가 방지 |
 
-**검증**:
-- 애디터 (Seed, 5명, 32.5억 실제)
+**Stage별 프리미엄**:
+| Stage | μ_premium | σ | 데이터 수 |
+|-------|-----------|---|----------|
+| seed | 0.86배 | 0.13 | 95개 |
+| pre-A | 1.0~1.2배 | - | - |
+| series A | 1.2~1.5배 | - | - |
+| series B+ | 1.5~2.0배 | - | - |
+
+**검증 사례**:
+- 애디터 (seed, 5명, 32.5억 실제)
 - 모델: 10.3억 → 프리미엄 후 12.4억
-- 비율: 2.6배 (상위 5% outlier)
+- 비율: 2.6배 (상위 5% outlier, seed는 변동성 큼)
 
 **장점**:
 - 데이터 기반 프리미엄
@@ -230,10 +256,11 @@ CREATE TABLE premium_state (
 3. Prior vs Posterior: 분포 변화 (학습 효과)
 4. Total Valuation: 박스플롯 (중앙값, 평균, CI)
 
-**사례**: 리버스마운틴
-- Posterior: μ=2.08억/명
-- 중앙값: 24.1억
-- 95% CI: [-48, 101]억
+**사례별 결과**:
+| Stage | μ_posterior | 중앙값 (9명 기준) | 95% CI |
+|-------|-------------|------------------|--------|
+| seed | 2.08억/명 | 24.1억 | [-48, 101]억 |
+| series A | 5.0억/명 (추정) | 45억 | [20, 70]억 (추정) |
 
 ---
 
@@ -298,10 +325,12 @@ Robeing: "동적 학습 결과 {μ_premium:.2f}배입니다.
          {industry} & {stage} 기업 {n}개 데이터 기반입니다."
 ```
 
-**실제 사례** (리버스마운틴):
-- 유사 기업: 마드라스체크 (5개, Series B, 109명)
-- 가치평가: 16.0억원 (95% CI: 12.5~21.4억)
-- 프리미엄: 0.86배 (95개 Seed 데이터)
+**실제 사례**:
+
+| 사례 | Stage | 유사 기업 | 평가 | 프리미엄 |
+|------|-------|----------|------|---------|
+| 리버스마운틴 | seed | 마드라스체크 (5개 태그) | 16.0억 (CI: 12.5~21.4) | 0.86배 (95개 seed) |
+| Example Corp | series A | - | - | 1.2배 (추정) |
 
 ---
 
@@ -369,4 +398,6 @@ Robeing: "동적 학습 결과 {μ_premium:.2f}배입니다.
 
 **작성 완료**: 2025-10-16
 **프레임워크 버전**: 1.0
-**검증 사례**: 리버스마운틴 (Seed, 9명, 협업툴)
+**검증 사례**:
+- seed: 리버스마운틴 (9명, 협업툴), 애디터 (5명)
+- series A+: 추가 검증 필요