"확률적 근사 몬테카를로."의 검색결과 입니다.

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베이즈데이터분석 MCMC 확률과통계 베이지안 통계 장기수선충당금 컴퓨터시스템응용

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"확률적 근사 몬테카를로." 검색결과 1-20 / 46건

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몬테카를로 시뮬레이션으로 원의 면적 구하기 (파이썬코드예제 포함)

던져 확률을 추정하는 방법이 이에 비유되어 사용된 것입니다.원리몬테카를로 추정은 확률과 난수를 기반으로 하는 추정 방법으로, 정확한 해결이 어려운 문제에 대해 근사적인 결과를 얻 ... 을 수 있습니다. 이 추정 방법은 확률론적인 원리에 기반하며, 난수(Random number)를 사용하여 무작위로 샘플을 추출하는 방식으로 동작합니다.몬테카를로 추정의 원리는 다음 ... 를 반복합니다. 이를 통해 샘플의 개수를 늘려가며 보다 정확한 추정을 얻을 수 있습니다.몬테카를로 추정은 확률과 난수를 기반으로 하므로, 샘플의 개수가 많을수록 추정 결과의 정확

리포트 | 6페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.07

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베이즈데이터분석 2024년 2학기 방송통신대 기말과제물)밀도함수를 고려하자. 중요도 추출 방법을 이용하여 밀도함수 의 기댓값을 구하려고 한다. 마르코프체인 스탠 R코드 시계열 자기상관계수 그림 사후표본 사후평균 사후표준편차 95신용구간 등

의 사후평균, 사후분산, 특정 사건에 대한 사후확률 등을 근사적으로 계산할 필요가 있다. 이때 사후분포의 특성을 근사적으로 구하기 위해 마르코프 체인 몬테칼로(Markov Chain ... 다. 깁스 추출법, 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리듬, 해밀턴 몬테 카를로 등이 대표적인 MCMC 기법이다.단순한 모델의 경우 R의 기본적인 함수(lm, glm 등)를 사용하여 매개변수 ... 성이 낮다는 단점에 대응하기 위해 등장한 것이 Stan, WinBUGS, JAGS 등의 확률적 프로그래밍 언어라고 할 수 있다.

방송통신대 | 15페이지 | 15,000원 | 등록일 2024.11.08

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2023년 2학기 방송통신대 베이즈데이터분석 기말과제물)밀도함수를 고려하자. 여기서 상수 이다. 다음의 질문에 답하시오. (a) 일 때, 상수 를 확률변수 의 기댓값으로 표현하시오 상수 를 (a)에서 표현한 식을 이용해서 몬테 카를로 방법으로 구하시오 등

의 사후평균, 사후분산, 특정 사건에 대한 사후확률 등을 근사적으로 계산할 필요가 있다. 이때 사후분포의 특성을 근사적으로 구하기 위해 마르코프 체인 몬테칼로(Markov Chain ... 다. 깁스 추출법, 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리듬, 해밀턴 몬테 카를로 등이 대표적인 MCMC 기법이다.단순한 모델의 경우 R의 기본적인 함수(lm, glm 등)를 사용하여 매개변수 ... 다는 단점에 대응하기 위해 등장한 것이 Stan, WinBUGS, JAGS 등의 확률적 프로그래밍 언어라고 할 수 있다.Stan은 앤드류 겔만, 밥 카펜터, 대니얼 리 등

방송통신대 | 15페이지 | 20,000원 | 등록일 2023.11.06 | 수정일 2023.11.13

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(생산관리) 몬테카를로 시뮬레이션의 (1)개념 및 적용가능 분야, 그리고 (2)이를 이용한 시설대안 평가의 수치적 예

의 경영 현장과 유사한 시설대안 평가의 상황에 적용해보았다.II. 본론1. 몬테카를로 시뮬레이션이란 무엇인가몬테카를로 시뮬레이션은 난수를 활용해서 함수의 값을 확률적으로 계산 ... 시켜서 그 중에서 특정한 사건이 발생하는 빈도를 계산하여 근사적으로 도출하는 것이다. 몬테카를로 시뮬레이션을 설계할 때의 주의할 점으로는 두 개의 추정량을 비교할 때 동일한 샘플을 사용 ... 하고 결과를 도출한다. 만일 예를 들어서 정사각형 단위에 새겨진 사분면이 있다고 가정해보면, 몬테카를로 시뮬레이션을 통해서 파이의 값을 근사치로 추출할 수 있다. 이를 위해서는 정

방송통신대 | 7페이지 | 2,000원 | 등록일 2021.02.02

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2022년 2학기 방송통신대 베이즈데이터분석 기말과제물)밀도함수를 따르는 랜덤 숫자를 합격-불합격 방법으로 생성하고자 한다 분할추출법을 이용하여 표본을 추출 스탠을 이용하여 사후표본을 추출 마르코프 체인이 수렴했는지 판단 등

평균, 사후분산, 특정 사건에 대한 사후확률 등을 근사적으로 계산할 필요가 있다. 이때 사후분포의 특성을 근사적으로 구하기 위해 마르코프 체인 몬테칼로(Markov Chain ... 다. 깁스 추출법, 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리듬, 해밀턴 몬테 카를로 등이 대표적인 MCMC 기법이다. 단순한 모델의 경우 R의 기본적인 함수(lm, glm 등)를 사용하여 매개

방송통신대 | 4페이지 | 15,000원 | 등록일 2022.11.13 | 수정일 2023.09.11

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평가 데이터를 활용하여 기존 모델을 업데이트하는 베이지안 추론 2 (파이썬코드 예제포함)

는 Pyro에서 제공하는 확률 분포를 사용하기 위해 임포트합니다. 또한 MCMC와 NUTS는 Pyro에서 제공하는 MCMC 추론 방법과 NUTS(MCMC 알고리즘의 한 종류)를 사용 ... 와 관측 데이터를 나타내며, prior_dist로 정의된 사전 분포를 기반으로한 확률 밀도 함수를 그립니다. 관측 데이터는 초록색 X 마커로 표시됩니다.두 번째 서브 플롯은 사후

리포트 | 9페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.07

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술취해 대도시 여기저기 걷기 (Metropolis Hastings)

헤이스팅스(Metropolis Hastings)라는 마법같은 알고리즘을 만나볼 것입니다.메트로폴리스 헤이스팅스는 우리의 마음을 사로잡는 확률론적인 이야기입니다. 이 알고리즘은 특별 ... 한 특성을 가지고 있어, 어떤 문제에든 적용할 수 있는 마법의 도구로 여겨집니다. 그러한 도구를 사용하면, 우리는 복잡한 확률 분포를 탐색하고, 우리가 원하는 답을 찾아낼 수 있 ... 로 이동하면서 확률을 따라 걷는 것입니다. 이 과정에서, 알고리즘은 그 확률이 높은 지역에 자주 머무르게 됩니다. 그렇게 함으로써 우리는 원하는 답에 도달할 가능성을 높일 수 있

리포트 | 6페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.07

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평가 데이터를 활용하여 기존 모델을 업데이트하는 베이지안 추론 (파이썬코드 예제포함)

하겠습니다.본론우리의 모델은 정규 분포를 따르는 어떤 확률 변수를 나타냅니다. 이 모델에는 미리 정의된 사전 분포가 있으며, 이 사전 분포의 파라미터를 추론하는 것이 목표입니다. 초기 사전 ... 성을 나타냅니다.파이썬 코딩아래 소스코드는 파이썬에서 Pyro를 사용하여 베이지안 추론을 구현한 예제입니다.Pyro는 확률적 프로그래밍 라이브러리로, 베이지안 추론과 변분 추론을 지원 ... 합니다. 이 예제에서 Pyro를 사용하여 베이지안 추론을 수행합니다.코드의 첫 부분에서는 필요한 라이브러리를 import하고, Pyro의 확률 분포 클래스를 import합니다.그

리포트 | 7페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.07

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마코프 체인(Markov Chain)을 통해 알아보는 GPT의 작동 원리 (파이썬코딩 예제포함)

고 그 상태들 간의 전이 확률을 나타내는 모델입니다. 이 모델을 사용하여 다양한 예제를 해결할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 재미있는 마코프 체인 예제입니다:날씨 예측: 마코프 체인 ... 을 사용하여 날씨를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, "맑음", "흐림", "비"라는 세 가지 상태가 있다고 가정해 봅시다. 전이 확률을 데이터에 기반하여 결정하고, 현재 날씨 상태 ... 을 예측할 수 있습니다. 상태는 "상승", "하락", "보합"과 같이 정의될 수 있으며, 전이 확률은 이전 주식 가격 동향을 기반으로 결정될 수 있습니다.게임 시뮬레이션: 마코프

리포트 | 6페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.07

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(생산관리) 몬테카를로 시뮬레이션의 (1)개념 및 적용가능 분야, 그리고 (2)이를 이용한 시설대안 평가의 수치적 예를 2개 이상

(Solutionty theory)에 기반하여 자신이 판돈을 딸 수 있는 확률과 돈을 잃을 확률을 견주어 비교하듯이, 몬테 카를로 시뮬레이션도 통계학적인 분석에 근거하여 “확률적”으로 특정 함수 ... 난수 순서쌍 n개 중 그러한 조건을 만족하는 순서쌍 a개가 얼마나 비중을 차지하는지 그 비율을 계산함으로써 “확률적”으로 원의 면적을 구할 수 있게 된다.2) 몬테 카를로 시뮬레이션 ... 에서 어떠한 기상 이벤트의 발생으로 인해 연쇄적으로 이변이 계속하여 발생할 경우 등 자유도와 불확실성이 높은 상황에서의 확률을 구하는 등으로 몬테 카를로 시뮬레이션이 사용되는 상황

방송통신대 | 8페이지 | 2,000원 | 등록일 2021.02.03

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(생산관리) 몬테카를로 시뮬레이션의 (1)개념 및 적용가능 분야, 그리고 (2)이를 이용한 시설대안 평가의 수치적 예를 2개 이상

이 즐겨 사용되며, 특히 몬테 카를로 시뮬레이션과 같이 함수의 값을 근사치로 구하는 방식이 유명하다.아래 본론에서는 다양한 분야에서 응용되는 몬테 카를로 시뮬레이션의 개념을 보다 ... 답을 확률적으로 추정할 수밖에 없는 경우에 그 함수의 값을 유도하기 위하여 사용되는 방식이다.몬테 카를로 시뮬레이션의 핵심은 “무작위성”이며, 무작위로 “샘플링(Sampling ... 카를로 시뮬레이션의 사용을 위해 난수를 추출하기 위한 방법론도 많이 개발되었는데, 난수의 확률 분포가 정확하지 않으면 몬테 카를로 방식 자체가 무의미해지기 때문이다.특히 난수를 추출

방송통신대 | 8페이지 | 2,000원 | 등록일 2021.01.20

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(생산관리) 몬테카를로 시뮬레이션의 (1)개념 및 적용가능 분야, 그리고 (2)이를 이용한 시설대안 평가의 수치적 예

으며 일반적으로 최적화나 수치 통합, 확률분포로부터의 도출 등의 분야에서 활용된다. 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하는 방법은 매우 다양하지만 일반적으로 특정한 패턴을 따르는 경향 ... 이 면적이 4인 정사각형의 원의 면적과 동일하기 때문에 비율에 4를 곱하며, 이렇게 해서 나오는 값이 원주율에 근사하게 된다. 몬테카를로 시뮬레이션은 삼목게임을 통해서도 그 개념 ... 한 수치가 나타나는 금융공학에서도 많이 활용된다. 몬테카를로 시뮬레이션을 금융공학에 적용하기 위해서는 확률변수의 확률분포를 도출하고, 누적확률분포를 설정한 뒤 확률변수의 값이나 값

방송통신대 | 9페이지 | 2,000원 | 등록일 2021.01.21

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MCMC를 활용한 베이지안 추론 - 동전 던지기 문제의 확률 추정 (파이썬예제풀이 포함)

방법은 확률 분포를 추정하는 데에 사용되는 통계적 시뮬레이션 방법으로, 샘플을 생성하여 추정치를 계산합니다. 하지만 몬테카를로 방법은 대규모 데이터셋이나 복잡한 모델에 적용하기 ... 하므로, 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.요약하면, MCMC는 몬테카를로 방법과 마코프 체인을 결합한 기법으로, 확률 분포를 추정하거나 샘플링하기 위해 사용 ... 베이지안 추론과 관련된 문제에 유용하게 적용됩니다.MCMC는 몬테카를로(Monte Carlo) 방법과 마코프 체인(Markov Chain)을 결합한 알고리즘입니다. 몬테카를로

리포트 | 8페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.07

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강화학습의 기본 개념과 기계학습 패러다임 속 위치

한 최적화 문제를 수학적으로 정식화하는 데 중요한 역할을 하며, 동적 계획법이나 몬테카를로 방법 등이 이를 해결하기 위한 기초적 도구로 사용된다.(4) 지도학습 및 비지도학습과의 비 ... 학습은 입력과 정답 쌍이 주어진 데이터를 바탕으로 함수 근사나 분류 모델을 학습한다. 이미지 분류나 음성 인식 같은 영역에서 주로 활용된다. 둘째, 비지도학습은 정답 없는 데이터 ... 은 상태에 따른 행동의 확률 분포를 의미한다. 강화학습의 핵심은 즉각적인 보상이 아닌 미래 누적 보상을 극대화하려는 점이다. 따라서 단기적 이득보다 장기적 성과를 고려해야 한다는 특징

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.09.03

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이산수학_어떤 문제를 접하면 그 문제가 발생한 경우의 수를 예측해 볼 수 있다. 컴퓨터 분야에서도 경우 의 수는 활용도가 매우 높은데 알고리즘을 작성하고 분석하는 과정에서 적용해 볼 수 있는 경우의 수의 활용에 대해 구체적으로 분석해보고 정리하시오.

가능성이 높다. 따라서 경우의 수와 이에 대한 세부 조건을 파악하는 과정은 최적화 알고리즘 설계에 큰 의의를 갖는다.(4) 확률적 알고리즘과 몬테카를로 방식경우에 따라서는 전부 ... 탐색하기 어려울 정도로 경우의 수가 폭증할 때가 있다. 그럴 때 무작위 표본을 추출해 결과를 예측하는 확률적 알고리즘이 고려된다. 몬테카를로 방식은 대표적인 예시로, 무작위로 뽑힌 ... 입력에 대한 결과 분포를 관찰하여 근사적인 답을 얻는다. 이런 알고리즘을 설계할 때에도 전체 경우의 수가 얼마나 되는지, 그리고 어느 정도의 표본을 뽑으면 정확도가 확보

리포트 | 6페이지 | 3,000원 | 등록일 2025.02.22

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확률과 통계 - 뷔퐁의 바늘실험

보다 크지 않을 때 몬테카를로 방법을 사용하면 원주율을 근사할 수 있다는 내용을 배울 수 있었습니다. 또한, 이를 이용하여 바늘을 떨어뜨리는 실험을 계속하여 통계적 확률로 원주율 π ... 이 그려져 있는 탁자에 바늘을 던지는 실험을 제시하였는데, 이 실험을 뷔퐁의 바늘이라고 합니다. 뷔퐁의 뜨개바늘 문제를 실험적으로 검사함으로써 확률의 개념을 이해하고 실험값을 처리 ... 하는 기본 기술을 익히고자 하였습니다.II. 탐구 동기 및 목적확률과 통계 시간에 배운 모집단과 표본 집단을 활용한 통계와 이항분포, 확률질량함수와 같은 통계적 확률을 학습

리포트 | 4페이지 | 2,500원 | 등록일 2024.05.31

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기술사 제131회 컴퓨터시스템응용 기술사 문제풀이

카를로 방법(Monte Carlo Method)몬테 카를로 방법은 무작위 추출을 이용하여 함수의 값을 수리적으로 근사하는 알고리즘을 말합니다. 1940년대 존 폰 노이만과 스타니슬라프 ... 울람에 의해 개발되었으며, 수학, 물리학, 통계학, 경제학, 금융학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.몬테 카를로 방법의 기본 아이디어는 무작위 변수의 확률 ... ^N^N..FILE:Contents/section0.xml기술사 제131회 1교시 컴퓨터시스템응용 기술사※ 다음 문제 중 10문제를 선택하여 설명하시오. (각10점)1. 몬테 카를로

시험자료 | 19페이지 | 4,000원 | 등록일 2023.11.08

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베이지안 부분집합 회귀를 이용한 고차원 분할표 분석 (The High-dimensional Contingency Table Analysis using Bayesian Subset Regression)

한국자료분석학회 전수영

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.04 | 수정일 2025.06.09

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[생산관리 공통] 몬테카를로 시뮬레이션의 (1)개념 및 적용가능 분야, 그리고 (2)이를 이용한 시설대안 평가의 수치적 예를 2개 이상 작성하시오

적 해를 구할 수 없거나 풀이가 복잡한 경우에 근사적으로 계산할 때 사용한다. 또한 몬테카를로 시뮬레이션은 확률모형을 적용할 수 있는 다양한 분야에 적용하여 사용한다. 생선된 난수 ... 었다. 몬테카를로 시뮬레이션은 무작위로 추출된 난수를 이용하여 원하는 방정식의 값을 확률적으로 구하기 위한 알고리즘 및 시뮬레이션 방법이다. 주어진 문제의 방정식이 닫힌 형식의 해석 ... 를 통해 단위 변수의 패턴을 도출하여 풀이를 목표로 하는 함수가 가진 확률 변수들의 확률 분포를 추정하는 작업이 몬테카를로 시뮬레이션의 핵심이다. 이 방법의 특징은 모델링의 통계적인

방송통신대 | 10페이지 | 5,000원 | 등록일 2020.03.19

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<생산관리 공통>몬테카를로 시뮬레이션의 (1)개념 및 적용가능 분야, 그리고 (2)이를 이용한 시설대안 평가의 수치적 예를 2개 이상 작성하시오.

의 개념몬테카를로라는 명칭은 무작위로 선택된 수의 지배를 받는 알고리즘 특성 즉, 확률적 특성 때문에 도박의 도시로 유명한 몬테카를로에서 기인했다고 한다. 이후 몬테카를로 시뮬레이션 ... 한 수단이 된다. 몬테카를로 방법은 확률 분포를 가지는 하나 이상의 항을 가지고 있으며 이에 대해 수 많은 평균값과 분산을 가지는 확률분포를 하게 된다. 다시 말하면 몬테카를로 방법 ... 더 복잡한 문제를 접근하는 데는 도움이 된다.- 확률분포(probability distribution)몬테카를로 시뮬레이션에서 단위변수들의 확률패턴은 확률분포로서 도출된다. 여기

방송통신대 | 7페이지 | 6,000원 | 등록일 2020.03.18

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