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술취해 대도시 여기저기 걷기 (Metropolis Hastings)2025.05.091. 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘은 확률론적인 방법으로 복잡한 문제를 해결하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 마치 술에 취해 대도시를 걷는 것과 유사하게 무작위로 이동하면서 원하는 답을 찾아갑니다. 이 알고리즘은 통계 추정, 최적화, 이미지 처리, 컴퓨터 그래픽스, 베이지안 통계 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘의 원리 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘은 확률을 기반으로 동작합니다. 알고리즘은 현재 위치에서 다음 위치로 이동할 때 확률을 사용하여 이동합니다...2025.05.09
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R을 이용한 베이지안 통계학 입문2025.11.171. 베이지안 통계학 베이지안 통계학은 사전확률(prior probability)과 관측된 데이터를 결합하여 사후확률(posterior probability)을 계산하는 통계적 추론 방법입니다. 이는 전통적인 빈도주의 통계학과 달리 확률을 주관적 신념의 정도로 해석하며, 새로운 정보가 들어올 때마다 확률을 업데이트할 수 있는 유연성을 제공합니다. 2. R 프로그래밍 R은 통계 분석과 데이터 시각화를 위한 오픈소스 프로그래밍 언어입니다. 베이지안 통계 분석을 위해 R에서는 다양한 패키지들(예: rstan, brms, bayesm 등)...2025.11.17
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베타 분포를 활용한 블로그 성과 최적화 전략2025.11.161. 베타 분포(Beta Distribution) 베타 분포는 0과 1 사이의 값으로 제한된 확률 변수에 적용되는 확률 분포입니다. 두 개의 모수 α와 β에 의해 형성되며, 이들 모수는 분포의 모양을 결정합니다. 베이지안 통계, 베이지안 추론, A/B 테스트 등 다양한 응용 분야에서 사용되며, 블로그 포스트의 좋아요 클릭률을 모델링하여 어떤 시리즈가 인기 있는지를 정량적으로 분석하는 데 활용됩니다. 2. 블로그 성과 분석 및 최적화 인기 블로거가 되기 위해서는 어떤 주제와 시리즈가 독자들에게 높은 호응을 얻는지를 파악하는 것이 중요...2025.11.16