5-2. MCMC$Estimation of Posterior - Markov Chain Monte Carlo$ - 깁스샘플러$Gibbs Sampler$

이번 글에서는 사후 분포를 계산할 수 없는 경우 이를 계산할 수 있는 방법인 MCMC$Markov Chain Monte Carlo$ 방법 중 널리 쓰이는 깁스 샘플러$Gibbs sampler$에 대해 알아보겠습니다. [관련 글] [Stochastic Process] 1. 확률 과정$Stochastic Process$,[Stochastic Process] 2. 마르코프 체인$Markov Chain$ 깁스 샘플러$Gibbs sampler$ 깁스 샘플러는 다차원의 결합 확률분포가 복잡하여 직접 랜덤 표본을 생성하기 어려운 경우, 각 변수의 조건부 확률분포로부터 랜덤 표본을 반복적으로 생성하면 적절한 조건 하에서 이들의 극한 분포가 결합 확률 밀도 함수가 된다는 사실에 근거하여 난수를 샘플링하는 방법입니다. 관..

2021.07.19