수리통계학/베이즈 방법1 베이즈 방법 (베이지안 방법) 개념 정리 베이즈 방법 모수를 확률변수로 다루는 방법입니다. 기존의 전통적 방법은 확률 표본의 정보만 이용했지만 베이즈 방법은 다릅니다. $\theta$ : 모수 (값) $\Theta$ : 모수 (확률변수) $\Theta$의 확률분포 $\pi(\theta)$(사전분포, prior distribution) $\theta$의 값이 어느 정도 되는지를 알고 있는 상황입니다. 크기 n인 확률표본을 $x = (x_{1}, x_{2},..., x_{n})$과 같이 나타내고, 모수 $\theta$에 대해 표본의 표본 분포를 $f(x \mid \theta)$로 나타냅니다. 베이즈 정리 $P(A \mid B) = \frac{P(B\mid A) P(A)}{P(B)}$ 정의 자료 $x$가 주어질 경우 $\theta$의 분포(사후 분포.. 2019. 9. 25. 이전 1 다음