매트로폴리스_알고리즘_단순한_형태
-
[베이지안 통계] 5-1. 마르코프 연쇄 몬테카를로(MCMC)Data miner/Bayesian Statistic 2020. 9. 17. 22:31
파라미터 θ의 값이 하나가 아니라면? 파라미터 θ의 값에 대한 사전 확신을 사후 확신과 동일하게 켤레분포로 표현할 수 없을 경우에는? 이런 경우, 마르코프 연쇄 몬테칼를로 알고리즘(MCMC, Markov Chain Monte Carl Algorithm)으로 문제를 접근한다. 이 알고리즘은 크게 두 가지 가정에 기반한다. 1) 사전 분포를 구할 수 있다. 파라미터 값θ에 대한 p(θ)을 컴퓨터 계산으로 구할 수 있다. 2) 가능도 함수값 p(D|θ)도 구할 수 있다고 본다. 다만, 추정해야 하는 파라미터가 많아질 경우 베이즈 규칙의 분모 부분, 증거(evidence)-p(D)-를 구하기가 어렵다. 이에, 사전분포와 가능도함수의 곱을 통해 얻어진 값이 베이즈 규칙의 사후 분포와 비례한다는 점을 이용하여, 정..