Bayesian control problem in multivariate mixture model

다변량 혼합모형에서 통계적 제어문제의 베이지안적 고찰

We consider the statistical control problem for the mixture model in which one can choose the values of independent variables that produce the values of the dependent variables as close to the target values as possible. The theory suggested for the problem is reviewed and an extended model with respect to the assumption of variance and the number of dependent variables is suggested. A Basyesian treatment is studied for the above problem with example as an illustration.

조건을 나타내는 독립변수들을 어떻게 제어함으로써 우리가 관찰하는 값을 우리가 목적하고 있는 값에 가깝게 얻을 수 있는지를 연구하는 혼합모형의 통계적 제어문제를 처리하기 위한 방법에 대해서 고찰하였다. 기존 이론이 반응변수가 하나인 경우와 분산을 아는 것으로 가정한 경우를 해결한 것을 주목하고 미리 아는 것으로 가정한 분산을 사전분포를 따르는 변수로 보며, 반응변수를 두 개 이상으로 확장하여 다변량 선형모형을 설정하여 다변량 혼합모형에서의 베이지안 처리방법을 예와 함께 제시하였다.