반응형 Python4 표본 샘플링 방법(3) - 깁스 샘플링(Gibbs Sampling) 이번 포스팅에서는 베이지안에서 연구되었던 샘플링 방법 중 가장 이상적인(?) 샘플링 방법인 깁스 샘플링에 대해서 살펴보겠다. - 이전 포스팅- 2022.03.14 - [Statistics/Bayesian With Python] - 표본 샘플링 방법(1) - 기각 샘플링(Rejection Sampling) 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.. harang3418.tistory.com 20.. 2023. 6. 1. [Python 기초] 데이터 객체 생성 및 처리 관련 구문 이번 포스팅에서는 데이터 생성 및 처리에 관련한 Python 기초 구문들을 살펴보겠다. * 사용 환경 필자는 Python 프로그래밍을 위해 Jupyter notebook을 사용하고있다. (주변에 파이썬을 자주 사용하시는 분들은 Visual studio를 많이 사용하시던데,, 필자는 익숙한게 Jupyter notebook이라 그냥 사용 중..ㅎㅎ) * 파이썬 라이브러리란? 파이썬에는 R의 pacakge와 마찬가지로 다양하고 유용한 함수들을 포함하고 있는 라이브러리가 존재한다. 특정 라이브러리는 import 구문을 사용하여 불러 올 수 있으며, 라이브러리 내장 함수를 사용하고 싶을 경우, 라이브러리명.함수명()으로 사용하면 된다. 예를 들어, 라이브러리 numpy 안에 있는 mean()함수를 사용하여 주어진.. 2022. 4. 14. 표본 샘플링 방법(2) - 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘(Metropolis-Hastings Algorithm) 저번 rejection sampling에 이어 이번 포스팅에서도 타겟 분포로부터 표본을 생성해낼 수 있는 샘플링 알고리즘 중 하나인 M-H Algorithm을 살펴보겠다. 2022.03.14 - [Statistics/Bayesian With Python] - 표본 샘플링 방법(1) - 기각 샘플링(Rejection Sampling) 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.. harang341.. 2022. 3. 16. 다양한 사전 분포 _ Prior distribution 저번 포스팅에서 Prior distribution에 대해 간략하게 언급했었고, 이번 포스팅에서는 prior distribution의 종류를 정리해 보려고 한다. 1. 사전 분포란 ? What is the prior distribution? 사전 분포란 베이지안 통계분석에서 등장하는 용어로, 데이터의 분포를 결정하는 모수 $\theta$ (parameter)에 대한 사전 정보를 나타내는 분포이다. 데이터를 관찰하기 이전에 이미 알고있는 정보를 나타낸다고 생각하면 된다. 예를 들어, 2021년 8월에 남자아이가 태어날 확률을 알고싶다면, 태어날 아이의 성별은 {여자, 남자}로 두 가지 경우만 존재하기 때문에, 남자아이가 태어날 확률이 $\cfrac{1}{2}$라고 생각해도 되지만, 우리가 지난 10년 간 8.. 2021. 1. 29. 이전 1 다음 반응형
