MCMC, Markov Chain Monte Carlo(마르코프체인 몬테카를로)

베이지안

prior 사전 분포 belief - evidence는 데이터를 통해 추정한 -> posterior beliefs

evidence 데이터가 추가되면서 prior beliefs 에서 posterior beliefs로 상태변환

마코프체인 몬테 카를로

마코프체인: 어떠한 과정이 계속 변해가고 미래상태가 과거랑 상관없이 현재 상태에서 변이해가는..

어느 시점부턴 steady state로. 이전 변동은 기준을 정해 burn하기도

몬테카를로 시뮬레이션 : 무작위 추출을 이요하여 함수의 값을 확률적으로 계산. 계산하려는 값이 복잡한 경우 근사적으로 계산할 때 사용

사후분포를 구하는 것은 이론적으로 복잡하고 쉽게 얻지 못하여 사후분포를 MCMC를 이용해서 근사적으로 구하고자 하는 것

사전분포 ->이론적으로 계산한 사후분포

사전분포가 빈약할 때 prior을 JZS로 활용할 수 있음(앞에선 normal gamma로 "NG" 여기선 "JZS")

[Bayesian Regression in R]

RPubs - Bayesian linear regression with R

rpubs.com

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