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베이지안 추정법카테고리 없음 2024. 11. 30. 23:58
베이지안 추정법의 정의사전 확률과 가능도를 결합하여 사후 확률을 계산함으로써 모수를 추정하는 통계적 추론 방법베이지안 추정법의 특징데이터에 대한 불확실성을 다루는 데 유용하며, 특히 데이터가 부족하거나 불확실한 경우에 강력한 도구로 자리 잡음베이지안 추정법의 기초베이즈 정리에 기반을 둠베이즈 정리의 수식\( P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)} \)사후확률 = 가능도*사전확률/정규화상수 암기법: 사후에 가능한 사정사후: 사후확률가능: 가능도사: 사전확률정: 정규화상수\( P(A|B) \)의 정의사건 \( B \)가 발생했을 때 사건 \( A \)의 사후 확률\( P(B|A) \)의 정의사건 \( A \)가 발생했을 때 사건 \( B \)의 가능도\( P(A) \)의 정의..
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모멘트 방법카테고리 없음 2024. 11. 30. 23:58
모멘트 방법의 정의모멘트 방법은 표본 데이터의 모멘트를 모집단의 이론적 모멘트와 일치시키는 방식으로 모수를 추정하는 통계학 기법이다.모멘트의 정의확률 변수의 특성을 나타내는 특정 수학적 수치이다.확률 변수의 \(n\)차 모멘트의 정의\(E[X^n]\)으로 정의된다.\(n\)차 표본 모멘트의 계산 방식\( \hat{m}n = \frac{1}{N} \sum{i=1}^N X_i^n \)모멘트 방법의 사용 분야다양한 확률 분포의 모수를 추정하는 데 사용된다.모멘트 방법의 특징계산이 간단하고 직관적이다.모멘트 방법의 단점비현실적인 추정량을 제공할 수 있다.정규 분포에서 평균 \(\mu\)의 추정\(\mu = E[X] = \hat{m}_1\)으로 추정된다.정규 분포에서 분산 \(\sigma^2\)의 추정\(\sig..