고급 베이지안 통계학 프로젝트 1 정구환, 최성준 2014.10.21.

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1 고급 베이지안 통계학 프로젝트 1 정구환, 최성준

2 시작하기 BayesianDensity를 실행합니다.

3 기본적인 UI 각 화면에서 마우스 휠을 돌리면 zoom in/out 이 됩니다. 키보드 방향키를 누르시면 화면이 움직입니다.
좌클릭을 하시면 해당 위치가 Console1에 나옵니다.

4 초기 화면

5 데이터 불러오기 2 1 3

6 총 데이터의 수

7 샘플링 알고리즘의 파라미터를 변경 1 1. 𝑁은 추출할 MCMC 샘플의 수입니다. 총 iteration은 수는 Burn in + thin * N이 됩니다. 2. 𝑚~𝑁(𝑎,𝐴)가 𝑚~𝑁(𝑢,𝑈)로 바뀌고 나머지는 논문과 일치합니다. 3. Default Parameter를 사용하거나 직접 입력할 수 있습니다. 직접 입력할 경우에는 모든 값을 입력해야 합니다.

8 Start 버튼을 누르면 알고리즘이 실행 2 3 1 Console 1에는 현재 파라미터와 상태가 Console 2에는 Log-likelihood( log 𝑃(𝑌|𝜋) )가 출력됩니다.

9 Burnin후에 Histogram과 Density를 그린다
1 Density는 MCMC가 돌아가는 중에 자동으로 업데이트 됩니다.

10 MCMC 후에 Trace plot과 acf를 그린다
1 2 1. 왼쪽은 최종적으로 추정된 density이고 오른쪽은 trace plot(위)과 acf(아래)입니다. trace는 표준화 된 값이고, acf는 첫 번째가 lag가 0일 때 값인 1이고 lag가 30까지 acf가 나타나있습니다. 2. 네모 2번에 라디오버튼을 변경하면 다른 파라미터에 대해서 그릴 수 있습니다.

11 mu에 대한 plot

12 tau에 대한 plot

13 Sample과 추정된 density 저장 input 파일이 있던 폴더에 alpha, m, tau의 sample과 추정된 density, log-likelihood가 저장됩니다.

14 다른 예제