베이즈데이터분석 2~4-2-기말.zip 파일정보
베이즈데이터분석 2024-2-기말.zip
베이즈데이터분석 2~ 95%신용구간 등 자료설명
– 교재를 중심으로 다양한 문헌을 참고하여 쉽고 자세한 설명을 담아 정성을 다해 상세하게 작성하였습니다(베이즈데이터분석.Rmd, 베이즈데이터분석.html, 베이즈데이터분석.pdf 첨부).
– 한눈에 내용이 들어올 수 있게 가독성을 고려하여 일목요연하게 작성하였습니다.
– 한눈에 내용이 들어올 수 있게 가독성을 고려하여 일목요연하게 작성하였습니다.
베이즈데이터분석 2~ 95%신용구간 등 자료의 목차
– 한글맞춤법을 준수하였습니다.
바쁜 일상 속에서 양질의 리포트를 작성하시는 데, 시간과 노력을 최소화할 수 있는 과제물로 리포트 작성에 참고하시어 좋은 성적 받으세요.^^
글자 모양(맑은고딕, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)
과제 스트레스 싹~ 학점 쑥!
목차
목차생략
본문내용 (베이즈데이터분석 2~4-2-기말.zip)
베이지안 추론의 핵심은 관측값이 주어졌을 때 모수 θ의 사후분포를 구하는 것이다. 그러나 모형이 복잡하거나 모수의 수가 많으면 θ를 수리적으로 구할 수 없다. 따라서 사후분포의 사후평균, 사후분산, 특정 사건에 대한 사후확률 등을 근사적으로 계산할 필요가 있다. 이때 사후분포의 특성을 근사적으로 구하기 위해 마르코프 체인 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 기법이 많이 사용된다. MCMC 기법은 마르코프체인을 이용하여 사후분포로부터 표본을 생성하고 이 사후표본을 사용하여 사후추론을 수행하는 방법이다. 깁스 추출법, 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리듬, 해밀턴 몬테 카를로 등이 대표적인 MCMC 기법이다.
단순한 모델의 경우 R의 기본적인 함수(lm, glm 등)를 사용하여 매개변수를 추정할 수 있고, 복잡한 모델의 경우에도 기존 R 패키지를 사용하면 문제를 해결할 수 있는 경우도 있다. 그러나 패키지와 함수별로 사용 방법이 달라서 이를 충분히 인지해야 하고, 패지지와 함수
💾 다운받기 (클릭)
⭐ ⭐ ⭐