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소량자료를 위한 베이지안 다중 변환점 모형
Bayesian Multiple Change-Point for Small Data
- 전수영;
- YU WENXING
초록
다중 변환점(multiple change-point) 추론에 있어 소량자료에 관한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 소량자료의 다중 변환점 추정을 위해 베이지안 비중심(noncentral) t 분포 변환점 모형을 제안하고, 제안된 모형 추론을 위해 메트로폴리스-해스팅스를 포함한 깁스 샘플링(Metropolis-Hastings-Within-Gibbs sampling) 알고리즘을 이용하였다. 모의실험 및 태풍 발생 수의 실증 분석결과는 제안된 모형과 알고리즘의 우수성을 보여 준다.
키워드
Small data; change-point; noncentral t distribution; Metropolis-Hastings-within-Gibbs sampling; Typhoon-frequency.; 소량자료; 변환점; 비중심 t 분포; 메트로폴리스-해스팅스를 포함한 깁스 샘플링; 태풍 발생 수.
- 제목
- 소량자료를 위한 베이지안 다중 변환점 모형
- 제목 (타언어)
- Bayesian Multiple Change-Point for Small Data
- 저자
- 전수영; YU WENXING
- 발행일
- 2012
- 권
- 19
- 호
- 2
- 페이지
- 237 ~ 246