MCMC 모델링

목차

1. 소스코드 설명
2. 그래프 출력 결과
3. 결론

본문내용

MCMC(Markov Chain Monte Carlo)는 확률적인 모델링과 추론을 위해 사용되는 강력한 도구입니다. MCMC는 샘플링 알고리즘 중 하나로, 타겟 분포로부터 샘플을 추출하는 기법입니다. 이를 통해 우리는 원하는 분포로부터 난수를 생성하거나, 분포의 특성을 파악하는데 도움을 얻을 수 있습니다.

여기서는 MCMC를 사용하여 정규분포로부터 샘플을 추출하는 예제를 살펴보겠습니다. 정규분포는 많은 자연 현상을 모델링할 때 사용되는 중요한 분포 중 하나입니다. 따라서 MCMC를 통해 정규분포로부터 샘플을 추출하는 방법을 이해하는 것은 매우 유용합니다.

이 예제에서는 파이썬을 사용하여 MCMC를 구현하고, 추출된 샘플을 시각화하여 확인합니다. MCMC 알고리즘은 Markov Chain과 확률적인 거부-받아들임 기법을 결합한 것입니다.

참고 자료

없음