리 등이 2012년부터 깃허브에서 개발하고 있는 확률적 프로그래밍언어이다. WinBUGS나 JAGS처럼 사후분포에서 표본을 추출한다. R인터페이스인 rstan과 함께 python과 matlab 인터페이스도 공개되어 있다. Stan은 추정 계산 알고리즘으로 해밀토니안 몬테칼로(HMC)의 한 버전인 NUTS(No-U-Turn Sampler)를 사용한다.
표현된다. 그런데 원래의확률을 신념으로 해석하면, 데이터의 관측 이후에 신념이 어떻게 변화하는지 분석할 수 있다. 원래의확률을 원인으로 생각할 수도 있다. 이때베이즈 이론은 데이터로부터 원인을 찾는 이론으로 이용할 수도 있다. 즉, 모집단의 모수를 원인으로 받아들일 수 있는 것이다. 이
방법이 달라서 이를 충분히 인지해야 하고, 패지지와 함수 중에서 적절한 모델을 찾는 노력도 중요하다. 특히 적절한 모델 지원이 되지 않는 경우에는 분석 자체를 진행할 수 없게 된다. 이처럼 R 패키지가 모델 확장성이 낮다는 단점에 대응하기 위해 등장한 것이 Stan, WinBUGS, JAGS 등의확률적 프로그래
다음 정보를 활용하여 프로젝트의 네트워크 차트를 작성하고 프로젝트의 주공정(critical path)을 구하시오. 또한 프로젝트 전체 소요시간의기댓값과 분산을 구하고 이를 바탕으로 프로젝트가 270일 이내에 완료될 확률을 구하시오. (30점)
주공정(critical path)이란 전체 프로젝트상의 여러 공정 중에서 가
의 그 과정을 추측하는 경우는 없다. 그런 생물이 존재했을 수도 있다. 그러나 그들은 이미 멸종되었을 것이다. 따라서 인류의 진화 과정에서 생존에 가장 유리한 방식은, 과거의 과정이나 원인이 아니라 현재의 결과에 따라 즉각적으로 행동(도망)하는 것이다. 아마도 이것이 인류의 학문에서 과정이나