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exestudiary

Multivariate Normal, Inverse Wishart(수정)

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Statistics/Bayesian 2026. 2. 13. 15:32
Estimate, Estimator, Frequentist, Bayesian

개요Population(모집단)은 Population의 parameter들을 통해 최소한은 설명할 수 있다. Population의 parameter들은 mean, proportion, variance 등을 말하는데, 여기서 문제가 있다. Population은 매우 많고 크기 때문에 조사하기에는 어려움이 있다. 즉, Population의 실제 parameter들을 알기에는 다소 어려운게 있다는 뜻이다. 방법 여기서 Statistics 또는 point estimator들은 Population parameter들을 estimate(추정)하는데 사용된다. Estimator는 sample의 함수, 즉, sample을 통해 parameter의 estimate(추정치)를 계산하는 함수라고 생각하면 된다. 그..
Statistics/Bayesian 2025. 9. 5. 13:08
Bayesian Linear Regression By Gibbs sampling(Matrix) - 수정

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Statistics/Bayesian 2025. 9. 4. 12:45
Bayesian Simple linear Regression by Gibbs sampling

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Statistics/Bayesian 2025. 8. 4. 01:18
왜 Bayesian Computation에서 MCMC를 많이 사용하는가(수정)

이번에 Markov Chain Monte Carlo(MCMC)를 배우면서 계속 생각했는데 도대체 왜 Bayesian에서는 MCMC를 그렇게 강조하는 것인가? Bayesian Computation with R의 5장을 공부하면서도 그냥 막연하게 Rejection Sampling 배우네.. 엇 Importance Sampling 배우네.. 엇 SIR(Sampling Importance Resampling) 배우네... 하고 넘겼는데 6장 Markov Chain Monte Carlo Methods를 배우면서 왜 MCMC를 그렇게 강조했는지 알겠다! Bayesian Statistics에서는 $$p(\theta | y) = \frac{f(y|\theta)p(\theta)}{\int f(y|\theta)p(\t..
Statistics/Bayesian 2025. 7. 26. 16:29
Bayes Rule

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Statistics/Bayesian 2025. 5. 19. 20:16
Bayesian Linear Regression

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Statistics/Bayesian 2025. 5. 19. 20:14
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