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NTIS 바로가기한국환경과학회지 = Journal of the environmental sciences, v.20 no.3, 2011년, pp.329 - 340
서영민 (영남대학교 토목공학과) , 박기범 (동양대학교 철도토목과)
The probability concepts mainly used for rainfall or flood frequency analysis in water resources planning are the frequentist viewpoint that defines the probability as the limit of relative frequency, and the unknown parameters in probability model are considered as fixed constant numbers. Thus the ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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베이지안 기법은 확률을 어떻게 정의하는가? | 이에 비해 베이지안 기법(Bayesian method)은 대안적 접근방법을 제공한다. 베이지안 기법은 매개변수를 확률변수로 처리하며, 확률을 믿음의 정도(degrees of belief)로 정의한다. 즉, 어떤 사상에 대한 확률은 그 사상이 참이라고 믿는 정도를 나타내며, 이러한 점에서 빈도학파와는 다른 관점을 가진다. | |
마코프 연쇄 몬테카를로 기법으로 널리 사용되는 알고리즘은 무엇인가? | Gibbs sampler는 Metropolis-Hastings 알고리즘 보다 실행하기 쉽고 빠르며 튜닝이 필요하지 않지만 각 변수에 대한 조건부 분포가 알려져 있어야 하며, 이것은 항상 가능한 경우가 아니기 때문에 그 대신에 Metropolis-Hastings 알고리즘이 종종 사용된다. 따라서 마코프 연쇄를 구축하는 일반적인 방법은 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하는 것이며, Metropolis-Hastings 알고리즘에 대한 두 가지 특별한 변형으로서 독립연쇄(independence chain)와 확률보행연쇄(random walk chain)가 널리 사용되고 있다. |
서영민, 지홍기, 이순탁, 2010, 강우빈도분석에서 확률분포식을 결정하는 과정에서의 매개변수에 대한 불확실성 해석: Bayesian MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘을 중심으로, 한국수자원학회 학술발표회 초록집, 293.
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