최대 우도 추정을 통한 확률 모델의 매개변수 추정최대 우도 추정을 통한 확률 모델의 매개변수 추정 - 파이썬코딩 실습

목차

1. 서론
2. 본론
3. 결론

본문내용

[서론]
확률 모델링은 다양한 분야에서 데이터 분석과 예측에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 데이터로부터 모델의 매개변수를 추정하는 과정은 모델의 정확성과 신뢰성을 높이는 데 결정적인 역할을 합니다. 최대 우도 추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)은 확률 모델의 매개변수를 추정하기 위한 강력하고 널리 사용되는 방법 중 하나입니다.
MLE는 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 모델의 매개변수 값을 찾는 과정으로, 우도 함수를 최대화하는 매개변수 값을 추정합니다. 이 방법은 데이터가 주어진 상황에서 가장 가능성이 높은 모델의 매개변수를 선택함으로써 최적의 예측을 수행하는데 도움을 줍니다.
본 논문에서는 MLE의 개념과 원리를 설명하고, 실제 데이터에 MLE를 적용하여 매개변수를 추정하는 방법을 소개합니다. 또한, MLE를 통해 얻은 추정된 매개변수가 모델의 성능 향상과 예측 정확도 개선에 어떤 영향을 미치는지 평가합니다.
다음으로, MLE를 활용한 매개변수 추정에 대한 선행 연구들과 그들의 결과에 대해 살펴보고, 본 논문의 목적과 구성에 대해 설명합니다. 최대 우도 추정을 통해 데이터에 가장 잘 맞는 모델의 매개변수를 추정하는 과정은 확률 모델링의 핵심 요소이며, 이를 통해 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
이 논문은 확률 모델링에서의 MLE의 중요성과 활용 가능성을 탐구하고자 하며, 다양한 예시와 함께 MLE의 적용 가능성을 탐색합니다.

[본론]
물체의 무게를 측정하는 상황에서 likelihood를 계산하는 간단한 파이썬 코드는 아래와 같습니다.코드에서는 주어진 데이터를 이용하여 평균(mu)과 표준편차(sigma)를 가정한 정규 분포의 우도를 계산합니다.

참고자료

· 없음