Related to: Probability & Statistics
개요
모수적(parametric) 방법론은 데이터가 특정 확률 분포를 따른다고 사전에 가정하고, 그 분포를 결정하는 [모수]를 추정하는 접근 방식입니다.
핵심 개념
모수적(parametric) 방법론
- 유한한 개수의 데이터를 특정 확률 분포를 따른다고 선험적으로(a priori) 가정한 후 그 분포를 결정하는 모수(parameter)를 추정하는 방법론
- 대표적인 분포 가정: 정규분포, 베르누이 분포, 포아송 분포 등
- Maximum likelihood estimation(MLE, 최대가능도 추정법)을 통해 최적의 모수를 추정
모수적 vs 비모수적 방법론
- 모수적(parametric): 특정 분포를 가정하고 모수를 추정 (예: 정규분포 가정)
- 비모수적(non-parametric): 특정 분포를 가정하지 않고 데이터 자체에서 결론을 도출 (예: 커널 밀도 추정)
관련 개념
- 모수 - 추정 대상이 되는 모수 개념
- Maximum likelihood estimation(MLE, 최대가능도 추정법) - 모수 추정 방법
- Likelihood function(likelihood, 가능도 함수, 우도 함수, 우도) - 모수 추정에 사용되는 가능도 함수
- Probability and Statistics - 모수적 방법론이 속하는 통계학