추정2 [데이터 사이언스 스쿨] math 9.3 베이즈 추정법 ● 베이즈 추정법(bayesian estimation) : 모숫값이 가질 수 있는 모든 가능성의 분포를 계산하는 작업 베이즈 추정법을 사용하는 이유는 추정된 모숫값 숫자 하나만으로는 추정의 신뢰도와 신뢰구간을 구할 수 없기 때문 베이즈 추정법의 장점은 순차적(sequential) 계산이 가능하다는 점이다. 예를 들어 매 50개의 데이터를 수집하는 경우를 생각하자. 베이즈 추정법법을 사용하면 첫날 50개의 데이터로 모수를 추정한 뒤 다음날에는 추가적인 데이터 50개를 사용하여 모숫값을 더 정확하게 수정할 수 있다. - 출처 : [데이터 사이언스 스쿨] math 9.3 베이즈 추정법 2021. 5. 5. [데이터 사이언스 스쿨] math 9.2 최대가능도 추정법 ● 가능도함수(likeligood function) : 확률밀도함수에서 모수를 변수로 보는 경우에 이 함수를 가능도함수(likelihood function)라고 한다. 가능도함수를 수식으로 나타내면 수식 자체는 확률밀도함수의 수식과 같다. 하지만 가능도함수는 확률분포함수가 아니라는 점에 주의해야 한다. 확률밀도함수는 가능한 모든 표본값 x에 대해 적분하면 전체 면적이 1이 되지만, 가능도함수는 가능한 모든 모숫값 θ에 대해 적분했을 때 1이 된다는 보장이 없다. ● 최대가능도추정법(Maximum Likelihood Estimation, MLE) : 주어진 표본에 대해 가능도를 가장 크게 하는 모수 θ를 찾는 방법 위 그래프 범례에 나온 값을 바탕으로 가장 큰 가능도를 가진 확률분포를 선택해야 한다. - .. 2021. 5. 5. 이전 1 다음
