이언배 연구노트

베이지안 추론에서 관심있는 건, 사전분포 $\pi(\theta)$가 주어졌을 때, 사후분포$$E\left[ g(\theta) | y \right] = \frac{\int_{\Theta} g(\theta) p(y | \theta) \pi (\theta) d\theta}{\int_{\Theta} p(y|\theta) \pi(\theta) d\theta}$$ $g(\theta) = I_A (\theta)$: 신용구간을 구하겠다.$g(\theta) = \theta$: 사후평균 $\hat{\theta}$ 을 구하겠다.$g(\theta) = (\theta - \hat{\theta})^2)$: 사후분산을 구하겠다. 결국 우리가 관심있는 값을 구하려면 적분을 피할 수 없다는 뜻이다. 젠장. 1. 수치적분사후평균 $g(..