모수추정과 비모수추definition 비교, 分析
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작성일 24-05-03 01:29
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모수추定義(정의) 두 가지 방법인 ‘Maximum Likelihood Estimation`과 ’Bayesian Estimation`에 대해 알아본다.졸업연구레포트 , 모수추정과 비모수추정의 비교, 분석자연과학레포트 ,
설명
Ⅰ. 개요 (Introduction)
― data(자료)를 수집하고 分析(분석)하는 학문인 통계학에서 추정(estimation)의 중요성은 매우 크다 고 볼 수 있따 추정을 통해 data(자료)의 분포를 예측할 수 있고, 그 정확성을 높일 수가 있따 즉, data(자료) 분포의 characteristic(특성)을 가장 잘 나타내어주는 “확률밀도함수”에 대한 추정 및 그 자 료들의 “mean(평균) 및 분산”에 대한 추정 등을 통하여 original data의 分析(분석)이 용이해지며, 더 나아가 더 방대한 data(자료)에 대한 예측도 가능하게 된다
앞으로 다루고자 하는 내용은 바로 이러한 추정에 대한 것이며, 이를 모수추정과 비모수 추정으로 구분하여 두 가지 방법의 concept(개념)과 차이점에 대해 알아보고자 한다.
Ⅱ. 모수추정 (Parametric Estimation)
(1) 모수추定義(정의) concept(개념)
― 모수(parameter)에는 data(자료) 집단()의 characteristic(특성)을 나타내주는 mean value()와 deviation value() 등이 있따 이 값들을 주어진 data(자료) 집단으로 알 수 있는 정보로 표현해 주는 것이 바로 모수추정이다.
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모수추정과 비모수추정을 비교분석하였습니다.
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