* 일시 : 2017년 4월 21일(금) 오후4시
* 장소 : 자연대본관 121호
* 연사 : 이재용교수님(서울대 통계학과)
* 제목 : 베이즈 모형의 핵심 – 계층모형과 디리크레과정 혼합모형
* 개요 :
1990년대 일어난 베이즈 통계 계산의 혁명은 통계 이론가들의 전유물이었던 베이즈 통계를 자료 분석의 핵심 도구 중 하나로 자리 매김하게 하였다. 현재 베이즈 통계는 기후예측, 포트폴리오 분석, 문서 및 이미지 분석 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.
이번 발표에서는 베이즈 통계 모형의 꽃이라고 할 수 있는 두 가지 핵심 베이즈 모형, 계층 모형과 디리크레 혼합 모형에 대해 알아본다.
계층모형은 비슷한 수 많은 모수들을 동시에 추정할 때, 장점을 보인다. 특히, 각 모수들을 추정하기 위한 자료의 수가 작을 때, 주변의 정보를 이용해서 보다 정확한 추론을 할 수 있다는 장점이 있다. 디리크레 혼합 모형은 자료가 전체적으로는 이질적이지만 동질적인 여러 개의 군집으로 모형화 할 수 있고, 전제 군집의 개수가 미지일 때 모형화의 장점이 있다.