• 제목/요약/키워드: 사후분포

검색결과 236건 처리시간 0.023초

베이지안 기법을 이용한 신뢰도 예측 시 관측치에 주어지는 가중치 분석에 관한 연구 (Analysis of Weights Given to Observations in the Bayesian Reliability Prediction)

  • Yang, Hee Joong
    • 산업경영시스템학회지
    • /
    • 제22권51호
    • /
    • pp.53-61
    • /
    • 1999
  • 평균치에 적용되는 credibility formula를 분산에도 적용하여 응용 할 수 있는 extended credibility formula를 개발한다. 간단한 베이지안 신뢰도 예측모형을 구축하고 이 모형에 extended credibility formula를 적용한다. 감마 사전분포 - 포아송 우도의 경우와 베타 사전분포 - 이항분포 우도의 경우에 대해 extended credibility formula를 적용해 관측치에 주어진 가중치에 따라 사후 분산이 어떻게 변화하는지를 분석한다. 사후분산도 사후평균과 마찬가지로 사전값과 관측값의 가중평균으로 표시될 수 있다는 것을 증명한다. 가중치와 불확실성 감소율간의 관계도 연구된다. 이와 같은 가중치에 따른 사전 및 사후분포의 변화 양식에 대한 이해는 올바른 사전분포를 설정하는데 큰 도움이 될 수 있다.

  • PDF

포아송-로그정규분포 모형에 관한 연구 (A Study on Poisson-lognormal Model)

  • 김용철
    • 응용통계연구
    • /
    • 제13권1호
    • /
    • pp.189-196
    • /
    • 2000
  • 포아송 분포에서 일반적으로 공액 사전 분포를 이용하여 사후확률의 수학적 계산이 간편하도록 한다. 그러나 모수 집합의 제한적 조건 때문에 비공액 사전 분포를 이용할 수 도 있다. 비공액 사전분포의 사용은 사후분포의 형태가 일상적인 분포집합의 형태를 갖지 않으므로 모형의 가정에 따라서 복잡한 구조를 갖을 수 도 있다. 특히 포아송-로그정규분포 모형에서의 모수 추정문제를 몬테 칼로방법을 이용하여 추정하고자 할 때 필요한 완전한 조건부 분포의 형태는 잘 알려진 분포의 형태를 갖지 않는다. 본 논문에서는 계층적 구조를 갖는 포아송-로그정규분포 모형에 대하여 고찰하고 추정에 있어서 잠재적 변수를 활용하여 필요한 난수발생이 쉽도록 하는 방법에 대하여 알아보았다.

  • PDF

깁스표본기법을 이용한 와이블분포의 모수추정

  • 이우동;이창순;강상길
    • 한국산업정보학회논문지
    • /
    • 제3권1호
    • /
    • pp.13-21
    • /
    • 1998
  • 와이블분포의 척도모수와 형상모수를 베이지안 방법을 이용하여 추정한다. 깁스표본법을 사용하여 모수들에 대한 추정, 결합사후확률분포와 주변사후확률분포를 구한다. 9개의 열 전달기기자료와 10개의 인위적인 자료를 이용하여 제안된 방법을 적용하여 사례를 연구한다.

깁스표본기법을 이용한 와이블분포의 모수추정 (An Estimation of Parameters in Weibull Distribution using Gibbs Sampler)

  • 이우동;이창순;강상길
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국산업정보학회 1997년도 추계학술대회 발표논문집:21세기를 향한 정보통신 기술의 전망
    • /
    • pp.521-533
    • /
    • 1997
  • 와이블분포에서 척도모수와 형상모수를 베이지안 방법을 이용하여 추정한다. 깁스표본법을 사용하여 모수들에 대한 추정, 결합사후확률분포 와 주변사후확률분포를 구한다. 9개의 열 전달기기자료와 10개의 인위적인 자료를 이용하여 제안된 방법을 적용하여 사례를 연구한다.

  • PDF

A Comparison study of Hybrid Monte Carlo Algorithm

  • 황진수;전성해;이찬범
    • 한국통계학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
    • /
    • pp.135-140
    • /
    • 2000
  • 베이지안 신경망 모형(Bayesian Neural Networks Models)에서 주어진 입력값(input)은 블랙 박스(Black-Box)와 같은 신경망 구조의 각 층(layer)을 거쳐서 출력값(output)으로 계산된다. 새로운 입력 데이터에 대한 예측값은 사후분포(posterior distribution)의 기대값(mean)에 의해 계산된다. 주어진 사전분포(prior distribution)와 학습데이터에 의한 가능도함수(likelihood functions)를 통해 계산되어진 사후분포는 매우 복잡한 구조를 갖게 됨으로서 기대값의 적분계산에 대한 어려움이 발생한다. 이때 확률적 추정에 의한 근사 방법인 몬테칼로 적분을 이용한다. 이러한 방법으로서 Hybrid Monte Carlo 알고리즘은 우수한 결과를 제공하여준다(Neal 1996). 본 논문에서는 Hybrid Monte Carlo 알고리즘과 기존에 많이 사용되고 있는 Gibbs sampling, Metropolis algorithm, 그리고 Slice Sampling등의 몬테칼로 방법들을 비교한다.

  • PDF

와이블 분포를 이용한 농기계 부품의 신뢰도 분석 (Reliability Analysis of Agricultural Machinery Parts using Weibull Distribution)

  • 박영준;이윤세;김경욱
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국농업기계학회 2002년도 하계 학술대회 논문집
    • /
    • pp.148-153
    • /
    • 2002
  • 사후봉사의 핵심은 신속한 고장 수리와 원활한 부품 공급이다. 일정 지역을 담당하고 있는 사후봉사 업소가 보유해야 할 수리 부품에 대한 적정 재고량 산정은 사후봉사 업소의 안정적인 경영뿐만 아니라 원활한 사후봉사의 기능을 위해서도 대단히 중요한 일이다. (중략)

  • PDF

이변량 반복측정자료에서 가중일치상관계수의 추정

  • 강보경;김규성
    • 한국통계학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
    • /
    • pp.261-266
    • /
    • 2000
  • 이변량 반복측정자료에서 Chinchilli 등(1996)이 제안한 가중일치상관계수는 두 변수의 일치성을 나타내는 측도이다. 기존에 제안된 가중일치상관계수 추정법은 변동효과 및 측정오차의 분산성분을 각각 최소제곱법으로 비편향 추정하여 구하는 것이다. 본 연구에서는 반복측정자료의 주변 우도함수를 설정한 후, 우도함수에 기초한 분산성분을 구하여 가중일치상관계수를 추정하는 방법을 제안한다. 이때, 각 분산성분은 유사/의사 우도함수 및 사후 분포에서 반복시행을 통하여 구해진다.

  • PDF

경시적 자료의 계층적 베이즈 분석

  • 김달호;신임희
    • Communications for Statistical Applications and Methods
    • /
    • 제5권2호
    • /
    • pp.431-437
    • /
    • 1998
  • 본 논문의 목적은 계층적 베이즈 일반화 선형모형을 이용하여 경시적 자료를 분석하는 것이다. 구체적으로 계층적 베이즈 변량효과 모형을 소개하고 무정보적 사전분포 하에서 사후분포가 진(proper)인지에 대한 충분조건을 찾는다 또한, 깁스(Gibbs) 표본자를 사용하여 제안된 계층적 베이즈 절차의 수행에 관해 논의한다. 현실자료를 사용하여 제안된 계층적 베이즈 분석을 예시하고, 이에 대응하는 경험적 베이즈 분석과 비교한다.

  • PDF

무정보 사전분포를 이용한 이원배치 혼합효과 분산분석모형에서 오차분산에 대한 베이지안 분석 (Bayesian Analysis for the Error Variance in a Two-Way Mixed-Effects ANOVA Model Using Noninformative Priors)

  • 장인홍;김병휘
    • 응용통계연구
    • /
    • 제15권2호
    • /
    • pp.405-414
    • /
    • 2002
  • 반복이 같은 이원배치 혼합효과 분산분석모형에서 무정보 사전분포를 이용하여 오차분산을 추정하는 문제를 생각하고자 한다. 먼저 무정보 사전분포로 제프리스사전분포, 준거 사전분포 그리고 확률일치 사전분포를 유도하고 이들 각각의 사전분포들에 대하여 주변사후분포를 제시하였다. 끝으로 실제 자료를 근거로 오차분산의 주변사후밀도함수에 대한 그래프와 오차분산에 대한 신용구간들을 구하고 이 구간들을 비교한다.

INVERSE GAUSSIAN분포의 모수비에 대한 무정보적 사전분포에 대한 연구 (Noninformative Priors for the Ratio of Parameters in Inverse Gaussian Distribution)

  • 강상길;김달호;이우동
    • 응용통계연구
    • /
    • 제17권1호
    • /
    • pp.49-60
    • /
    • 2004
  • 이 논문의 목적은 역 가우스 분포의 모수비가 관심의 대상일 때, 그 모수비에 대한 무정보적 사전분포를 구하는데 있다. 특별히, 모수비에 대한 확률대응사전분포와 기준 사전분포를 제안하였다. 먼저, 관심의 대상이 되는 모수에 대해 모수 직교화 변환을 구하고, 모수 직교화 변환을 이용하여 확률대응사전분포와 기준사전분포를 구하였다. 특히 확률대응사전분포의 일치차수는 1차임을 보였으며 2차 확률대응사전분포는 존재하지 않음을 보였다. 또한 제안된 사전분포에 의해 유도된 사후분포는 적절 분포임을 증명하였다. 모의 실험을 통하여 확률대응사전분포와 기준사전분포를 비교했으며, 실제자료를 이용하여 분석하는 예를 보였다.