Marginal Distribution
어떤 변수들의 집합에 대한 확률 분포에서, 부분 집합에 대한 확률 분포를 marginal probability distribution 이라고 한다.
2. 예시
를 안다고 가정할 때, sum rule 에 의해 을 구할 수 있다
For continuous variables,
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어떤 변수들의 집합에 대한 확률 분포에서, 부분 집합에 대한 확률 분포를 marginal probability distribution 이라고 한다.
P(x,y) 를 안다고 가정할 때, sum rule 에 의해 P(x) 을 구할 수 있다
∀x∈x,P(x=x)=y∑P(x=x,y=y)For continuous variables, p(x)=∫p(x,y)dy
Marginal Likelihood a marginal likelihood function, or integrated likelihood, is a likelihood function in which so...
marginal distribution
p(x): marginal distribution of the first random variable
...at there is no known polynomial-time algorithm to calculate them exactly. 3. Related product rule, marginal distribution 4. References
Marginal Likelihood a marginal likelihood function, or integrated likelihood, is a likelihood function in which some parameter variables have been marginalized.
Sum Rule \displaystyle p(\boldsymbol{x})=\begin{cases}\displaystyle\sum {\boldsymbol{y}\in\mathcal{Y}}p(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{ y })&\text{if} \ \boldsymbol{y} \...
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Product Rule p(\boldsymbol{x},\boldsymbol{y})=p(\boldsymbol{y}\mid\boldsymbol{x})p(\boldsymbol{x})=p(\boldsymbol{x}\mid\boldsymbol{y})p(\boldsymbol{y}) p(\boldsymbol{x}):...
Joint Distribution 많은 변수에 대한 확률 분포를 joint probability distribution 이라고 한다.
Probability Distribution Discrete 확률 분포 we use discrete probability distributions to model categorical variables.
Categorical Distribution Related References.
Posterior Predictive Distribution 사후 예측 분포 (posterior predictive distribution) 는 관측된 데이터를 조건으로 했을 때 관측될 가능성이 있지만 관측되지 않은 데이터에 대한 분포를 의미한다 p\left(x...
Multinomial Distribution 다항분포 (multinomial distribution) 란, 여러 개의 값을 가질 수 있는 독립 확률변수들에 대한 확률분포를 의미한다.
Unimodal 분포란 unimodal 확률 분포는 하나의 peak(mode)를 가지는 확률 분포를 의미합니다. mode의 개수에 따라 bimodal(두 개), trimodal(세 개) 등으로도 구분됩니다.