posterior2
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5-1. MCMCEstimationofPosterior−MarkovChainMonteCarlo - 몬테카를로 방법MonteCarlomethod
이번 글에서는 사후 분포를 계산할 수 없는 경우 이를 계산할 수 있는 방법인 MCMCMarkovChainMonteCarlo방법의 구성요소인 몬테카를로방법Montecarlomethod에 대해 알아보겠습니다. 관측치 y=(y1,…,yn), θ에 대해 사후 분포는 다음과 같습니다. p(θ|y)=p(y|θ)π(θ)∫p(y|θ)π(θ)dθ 베이지안 추론의 장점은 새로운 관측치에 대한 추론을 수행할 때, 이전의 데이터사후분포를 이용하여 추론을 갱신할 수 있다는 것입니다. 예를 들어서, 미래 관측값 ˜y에 대한 추론을 다음과 같이 수행할 수 있습니다. $p..
2021.07.18 -
4. 사후분포의 추정EstimationofPosteriordistribution
이전 글에서는 공액사전분포에 대해 알아보았습니다. 공액사전분포, 무정보적 사전분포, 제프리 사전분포 등을 사용하는 이유는 사후분포를 쉽게 다룰 수 있는tractable 분포로 나타내기 위함입니다. 이번 글에서는 사후분포가 계산이 불가능Intractable한 경우를 살펴보고, 이를 계산할 수 있는 방법들에 대해 알아보겠습니다. 관측값 y=(y1,…,yn)과 모수 θ가 주어졌을 때, 사후분포는 다음과 같습니다. p(θ|y)=p(y|θ)π(θ)p(y)=p(y|θ)π(θ)∫p(y|θ)π(θ)dθ 사후분포를 계산할 때, 발생할 수 있는 문제점은 두 가지 ..
2021.07.14