Metropolis-Hastings1 MCMC 입문: 베이즈 추론, Metropolis-Hastings 알고리즘으로 쉽게 이해하기 데이터 분석을 하다 보면 '정말 그럴듯한' 결론을 내리고 싶어질 때가 많죠. 이번 글에서는 통계적 추론의 강력한 도구인 베이즈 정리부터 시작해, 복잡한 확률 계산을 가능하게 해주는 몬테카를로 방법과 MCMC 알고리즘(Metropolis-Hastings)을 소개하려 합니다. 확률론적 사고의 기초를 다지고, 데이터 분석의 깊이를 한층 더해줄 핵심 원리들을 함께 알아볼까요?📑 목차1데이터 분석가를 위한 통계적 추론 시작2베이즈 정리 이해: 확률론적 사고의 기초3몬테카를로 방법이란 무엇인가? 핵심 원리4MCMC 알고리즘: Metropolis-Hastings 핵심 단계5MCMC 활용: 실제 데이터에 적용하는 방법6MCMC 사용 시 주의사항: 수렴 진단과 개선7실전 적용을 위한 핵심 체크리스트1. 데이터 분석가를.. 2026. 4. 9. 이전 1 다음
