반응형 통계학7 수리 통계학 베이지안 방법 요약 VII. 베이지안 방법 A. 베이지안 계산 마르코프 체인 몬테카를로(MCMC) 방법 깁스 샘플링 B. 계층적 모델 무작위 효과 모델 베이지안 혼합 모델 C. 베이지안 모델 비교 베이지안 계수 모델 의미에 대하여 요약은 다음과 같다. 베이지안 방법은 다양한 통계 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 강력한 기법입니다. 이러한 방법은 새로운 데이터를 기반으로 신념을 업데이트하는 프레임워크를 제공하는 베이지안 확률 이론을 기반으로 합니다. 베이지안 방법은 예측을 하고, 매개변수를 추정하고, 모델 선택을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 베이지안 방법의 세 가지 중요한 주제에 대해 설명합니다: 베이지안 계산, 계층적 모델, 베이지안 모델 비교입니다. A. 베이지안 계산 베이지안 계산은 관찰.. 2023. 2. 22. 수리통계학 다변량 분석 요약 V. 다변량 분석 A. 다변량 정규 분포 속성 및 특성 매개변수 추정 B. 주성분 분석 정의 및 동기 부여 데이터 변환 및 고유 벡터 해석 및 응용 C. 공적 상관관계 분석 정의 및 동기 기하학적 해석 추론 및 응용을 요약하면 다음과 같다. A. 다변량 정규 분포 속성 및 특성: 다변량 정규 분포는 2개 이상의 연속적인 확률 변수에 대한 결합 확률 분포로, 평균 벡터와 공분산 행렬로 특징화됩니다. 또한, 다변량 정규 분포는 종 모양의 대칭 분포를 가지며, 마할라노비스 거리를 이용하여 등고선 모양을 나타낼 수 있습니다. 매개변수 추정: 다변량 정규 분포에서는 최대 가능도 추정법을 이용하여 평균 벡터와 공분산 행렬을 추정할 수 있습니다. B. 주성분 분석 정의 및 동기 부여: 주성분 분석은 다변량 데이터를 .. 2023. 2. 21. 수리 통계학의 선형 회귀 요약 III. 선형 회귀 A. 단순 선형 회귀 최소 제곱법 추정자의 속성 회귀 매개변수에 대한 추론 B. 다중 선형 회귀 최소 제곱 방법 추정자의 속성 회귀 매개변수에 대한 추론 C. 진단 및 모델 선택 잔차 분석 영향력 있는 관측치 모델 선택 기준을 요약하면 다음과 같습니다. 선형 회귀는 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 통계적 기법입니다. 단순 선형 회귀는 하나의 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 모델링하며, 다중 선형 회귀는 둘 이상의 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 모델링합니다. A. 단순 선형 회귀 최소 제곱법 최소 제곱법은 회귀 분석에서 가장 일반적으로 사용되는 방법 중 하나입니다. 이 방법은 종속 변수와 독립 변수 간의 선형 관계를 가정하고, 이 관계를 설.. 2023. 2. 20. 수리통계학 통계적 추론 요약 II. 통계적 추론 A. 포인트 추정 포인트 추정 방법 포인트 추정기의 속성 최대 가능성 추정 B. 간격 추정 신뢰 구간 가설 테스트 유의 수준 및 p-값 C. 베이지안 추론 베이지안 정리 및 사후 분포 사전 분포 및 사후 추론 베이지안 모델 선택 D. 적합도 테스트 카이제곱 검정 콜모고로프-스미르노프 테스트 내용을 요약하면 다음과 같다. A. 포인트 추정 포인트 추정 방법: 포인트 추정이란 모집단에서 추출된 표본을 이용하여 모집단의 특성치인 모수(parameter)의 값을 추정하는 것을 말합니다. 대표적인 포인트 추정 방법으로는 표본평균, 표본비율 등이 있습니다. 포인트 추정기의 속성: 포인트 추정기의 성질은 불편성, 일치성, 효율성 등이 있습니다. 불편성이란 추정량의 기댓값이 모수와 같은 성질을 말하.. 2023. 2. 20. 이전 1 2 다음 반응형
