데이터 분석/통계, 분석기법7 Markov Chain Monte Carlo 개념 ◈ 개념 • 마코프 체인 : 과거 상태(S1, S2, .... S(t-1) ) 과 현재 상태( St ) 가 주어졌을 때, 미래 상태( S(t+1) ) 은, 과거 상태와 독립적으로 현재 상태에 의해서만 결정되는 "마코프 특성" 을 지닌 확률 과정을 의미함 • 몬테 카를로 시뮬레이션 : 랜덤 추출로 함수의 값을 확률적으로 계산하는 알고리즘. 계산하려는 값이 복잡한 경우에 근사값을 예상할 수 있음 •MCMC 는 확률 변수의 사전분포에서 사후분포로 넘어가는 과정을 마코프 체인으로 계산하고, 사후 분포를 계산할 때 몬테카를로 시뮬레이션으로 계산함. 그리고 이 사후분포로 추론을 하는것을 Bayesian Inference라고 부름 • 사전 분포에서 새로운 데이터가 추가되면, 이를 통해서 사후 분포를 만들고 추가된 데.. 2021. 10. 10. 이전 1 2 다음
