평가 데이터를 활용하여 기존 모델을 업데이트하는 베이지안 추론 2 (파이썬코드 예제포함)

목차

1. 서론
2. 본론
3. 파이썬 코딩
4. 결과출력
5. 토의 및 결론

본문내용

서론

베이지안 추론은 데이터 분석과 예측에 널리 사용되는 강력한 통계적 방법론입니다. 그러나 많은 예제에서는 주로 사후 분포의 평균값의 분포에 초점을 맞추어 다루고 있습니다. 이는 분산과 평균이 모두 변하는 분포를 고려하는 것보다 간단하고 편리하기 때문입니다.

평균의 분포만을 다루고 있는 이유는 분산과 평균이 모두 변하는 분포를 다루는 것이 복잡하고 계산적으로 어렵기 때문입니다. 실제로, 이러한 분포의 특성을 정확하게 모델링하려면 많은 데이터와 복잡한 수학적 기법이 필요할 수 있습니다. 이는 실무에서 적용하기에는 비현실적일 수 있습니다.

또한, 평균값은 분포의 중심 경향성을 나타내는 지표로 널리 사용되는 반면, 분산은 데이터의 퍼짐 정도를 나타내는 지표입니다. 평균값만으로도 많은 정보를 얻을 수 있기 때문에, 일반적으로 평균의 분포를 다루는 것이 충분합니다.

그러나 본 리포트에서는 평균값만을 다루는 것이 아니라, 실제로 우리가 필요로 하는 분포 함수를 얻기 위해 어떤 데이터를 어떻게 활용하는지에 대해 다루고자 합니다. 평균값만으로는 분포의 전체적인 특성을 충분히 반영하기 어렵기 때문에, 추가적인 데이터와 분포 추정 기법을 활용하여 우리가 원하는 분포 함수를 구성하는 방법에 대해 탐구합니다.

이를 통해 우리는 분산과 평균이 모두 변하는 분포를 고려하면서도, 실제로 필요한 분포 함수를 얻을 수 있을 것입니다. 이러한 접근 방식은 보다 정확한 예측과 결정을 내리는 데 도움을 줄 것입니다.

본론

본 리포트에서는 파이썬 코딩을 통해 사후 분포를 추정하는 방법에 대해 다루고자 합니다. 우리는 사전 분포와 관측 데이터를 기반으로 사후 분포를 추정할 것입니다. 이를 위해 파이썬의 기능을 활용하여 베이지안 추론을 수행하고, 사후 분포를 계산할 것입니다.

우리의 관심은 어떤 변수의 분포에 대한 정보를 얻는 것입니다. 이를 위해 우리는 사전 분포를 설정하고, 관측 데이터를 사용하여 사후 분포를 추정합니다.

참고 자료

없음