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베이지안 변수선택과 다중검정
Bayesian variable selection and multiple testing 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 충북대학교
Chungbuk National University
연구책임자 김정연
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-03
과제시작연도 2019
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100001378
과제고유번호 1711089511
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2021-06-12
키워드 베이지안.변수선택.다중검정.HMRF.Hidden Markov Random Field.

초록

□ 연구개요
최근 다양하고 수많은 자료들이 급증하면서 유용한 자료들도 많아졌지만, 다른 한편으로는 불필요하게 얻어지는 자료들도 많아지고 있다. 이러한 자료의 홍수 속에서 예측 및 활용에 유용한 정보와 그렇지 않은 정보를 분별해 내는 것은 중요한 통계문제로 대두되어 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 본 연구에서는 기존의 베이지안 MCMC 알고리즘보다 더 효율적으로 모수공간을 탐색할 수 있는 알고리즘을 제안함으로써, 고차원 모수공간에서도 정상분포(stationary distribution)로 수렴하는 MCMC 샘플을 생성하여 효

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 3
  • 목차 ... 4
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
  • (1) 1차년도 ... 5
  • (2) 2차년도 ... 8
  • (3) 3차년도 ... 11
  • 3. 연구개발결과의 중요성 ... 13
  • 4. 참고문헌 ... 13
  • 5. 연구성과 ... 14
  • 대표적 연구실적 ... 17
  • 끝페이지 ... 20

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참고문헌 (25)

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