Process / pipelineSimulation / optimization
베이지안 몬테카를로 시뮬레이션 — 불확실성 정량화를 위한 사전 정보 기반 확률적 샘플링
베이지안 몬테카를로 시뮬레이션은 베이지안 통계 추론과 몬테카를로 샘플링을 통합하여 복잡한 모델을 통해 불확실성을 전파합니다. 임의의 분포에서 샘플을 추출하는 대신, 베이즈 정리를 통해 관측된 데이터와 전문가의 사전 지식에 조건화하여 샘플링함으로써 통계적으로 일관되고 확률적 용어로 해석 가능한 사후 기반 불확실성 추정치를 도출합니다.
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출처
- O'Hagan, A., Buck, C. E., Daneshkhah, A., Eiser, J. R., Garthwaite, P. H., Jenkinson, D. J., Oakley, J. E., & Rakow, T. (2006). Uncertain Judgements: Eliciting Experts' Probabilities. Wiley. ISBN: 9780470029992
- O'Hagan, A. (1987). Monte Carlo is fundamentally unsound. The Statistician, 36(2-3), 247-249. DOI: 10.2307/2348519 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Monte Carlo Simulation — Prior-informed stochastic sampling for uncertainty quantification. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/simulation/bayesian-monte-carlo-simulation
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