Bayesian methodsBayesian / computational
동적 베이즈 모델 평균화
동적 베이즈 모델 평균화(DMA)는 최적의 예측 모델이 시간에 따라 변할 수 있는 환경으로 표준 베이즈 모델 평균화를 확장합니다. 이는 경쟁하는 모델들의 집합에 대한 확률 분포를 유지하고, 새로운 관측치가 도착함에 따라 해당 분포를 순차적으로 업데이트하여, 모델 가중치가 전체 표본에 걸쳐 고정되지 않고 진화하도록 합니다.
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출처
- Raftery, A. E., Karny, M., & Ettler, P. (2010). Online prediction under model uncertainty via dynamic model averaging: Application to a cold rolling mill. Technometrics, 52(1), 52-66. DOI: 10.1198/TECH.2009.08104 ↗
- Hoeting, J. A., Madigan, D., Raftery, A. E., & Volinsky, C. T. (1999). Bayesian model averaging: A tutorial. Statistical Science, 14(4), 382-401. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Bayesian Model Averaging. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bayesian/dynamic-bayesian-model-averaging
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