베이즈추론

베이즈추론이 통합경험론이라 할 수 있을 정도의 충분한 논리적 근거를 마련하기까지는 1769년 이래로 약 230년이라는 긴 세월이 필요했다. 본고는 객관학파의 견해에 따라 응용의 관점에서 서술되었으며, 모의실험 가운데 특히 MH-Algorithm에 초점을 두고 이론을 전개하였다.

Ⅰ. 「베이즈」통계
Ⅱ. MCMC
Ⅲ. IS 추출 및 응용
3.1 주변분포 구하기(marginalization)
3.2 정규화함수(normalization function)
3.3 중요비반복추출 또는 가중 「붓스트랩」
Ⅳ MH
4.1 배경과 문제
4.2 추이함수
4.3 생성함수의 선택
1. 랜덤 워크(Random-Walk)
2. 독립생성함수
3. 분할생성함수(分割生成函數)
4. 최소생성함수(Accept-Reject Sampling, ARS)
5. 자기회귀과정의 생성함수
6. 「그리드」생성함수
Ⅴ 수렴
Ⅵ 진단과 평가
5.1 산출분석
1. 분산비방법(variance ratio)
2. 분광밀도(Spectral density)
3. CUSUM
5.2 추이핵 분석(kernel-based Method)
5.3 고유경계치(Eigenvalue Bounds)
5.4 재생과 결집(Regeneration and Coupling)
Ⅶ실제 적용 사례
7.1 M=C+D인 경우
7.2 M=C+D+T인 경우
7.3 M=C+D인 경우
7.4 M=C+D+T인 경우
7.5 SAS 결과
7.6 프로그램 작성시 애로사항
REFERENCES
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