MCMC

(MCMC) 베이지안 사후분포 근사를 위한 MCMC 방법론

(MCMC) 베이지안 사후분포 근사를 위한 MCMC 방법론

정확한 높이는 몰라도 높고 낮음을 비교할 수는 있다면

Kang Gyeonghun
0. 개요 베이지안에서 모수에 대한 추론은 곧 모수의 분포를 구하는 것이다. 미지의 수에 대한 불확실성을 확률로 표현하였으니, 베이즈 정리를 이용해 데이터의 불확실성과 거짓말처럼 깔끔하게 같이 섞을 수 있기 때문이다. 그러나 아쉽게도 그 결과로 나오는 분포는 항상 깔끔하지만은 않다. 물론 데이터에 대한 모델을 지수분포족으로 한정하고, 그에 대응하는 또다른 특별한 지수분포족 분포함수를 사용하면, 사후분포의 모수를 쉽게 구할 수 있는데, 이러한 경우를 Prior-Posterior 간에 Conjugacy가 있다고 한다. 그러나 많은 경우 복잡한 데이터에 맞게 모델을 만들다 보면 해석적이지 않은 사후분포에 맞닥뜨리게 된다.