체인몬테칼로(MarkovChainMonte Carlo, MCMC) 기법이 많이 사용된다. MCMC 기법은 마르코프체인을 이용하여 사후분포로부터 표본을 생성하고 이 사후표본을 사용하여 사후추론을 수행하는 방법이다. 깁스 추출법, 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리듬, 해밀턴 몬테카를로 등이 대표적인 MCMC 기법이다.
단순한
체인몬테칼로(MarkovChainMonte Carlo, MCMC) 기법이 많이 사용된다. MCMC 기법은 마르코프체인을 이용하여 사후분포로부터 표본을 생성하고 이 사후표본을 사용하여 사후추론을 수행하는 방법이다. 깁스 추출법, 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리듬, 해밀턴 몬테카를로 등이 대표적인 MCMC 기법이다.
단순
1. 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation) 이란?
몬테카를로 시뮬레이션은 시뮬레이션 한번을 하기 위한 수를 확률 분포로부터 임의적으로 선택 하는 표본추출(sampling) 기법 중의 하나이다. 모의적 표본 추출법(simulated sampling technique)이라고도 한다. 몬테카를로 분석의 목적은 확률분포 P(X)로부터 표
몬테카를로 시뮬레이션이 있다. 몬테카를로 방법(Monte Carlo method)은 난수를 이용하여 함수의 값을 확률적으로 계산하는 알고리즘을 부르는 용어이다. 수학이나 물리학 등에 자주 사용되며, 계산하려는 값이 닫힌 형식으로 표현되지 않거나 복잡한 경우에 근사적으로 계산할 때 사용된다. 스타니스와프
체인몬테카를로 방법론(MarkovchainMonte Carlo methodology)이 개발되었다.
1. 구조
최근 많은 산업분야에서 제품 신뢰성의 기록이 상업적인 결정을 위한 입력을 제공하기 위해 유지되고 있다. 여기서 고려되는 신뢰성 데이터의 특정한 종류는 보증기간 안에 수리 또는 교환을 위해 제조자에게 돌아오는