반응형 기각샘플링1 표본 샘플링 방법(1) - 기각 샘플링(Rejection Sampling) Bayesian과 Frequentist들의 가장 큰 차이점은 모수, parameter에 대한 관점의 차이이다. Frequentist들은 모수 $\theta$를 Unknown constant로 가정하며, Bayesian은 모수 $\theta$를 Random variable로 가정한다. 때문에, 대표적인 Frequentist의 방법인 MLE처럼 표본 $x$에 의해 값(ex, $\hat{\theta} = \cfrac{\sum_{i=1}^{N}x_i}{N}$)으로 계산되는 것과 달리, Bayesian에서 모수 $\theta$는 확률 분포를 갖게된다. 따라서, Bayesian 접근법에서는 모수를 추정하기 위해 모수의 사후 분포(posterior distribution)에서 표본을 생성하게 된다. 그러나 종종 모수.. 2022. 3. 14. 이전 1 다음 반응형
