Estimation Theory 설명 썸네일형 리스트형 추정 이론(Estimation Theory) 개념 정리 Part 3 - Bayesian Philosophy 10. The Bayesian Philosophy본 챕터에서는 지금까지 설명한 고전적인 추정 방법에서 벗어나 파라미터 $\theta$ 또한 하나의 확률 변수(random variable)로 보는 베이지안(Bayesian) 관점에 대하여 설명한다. 앞서 챕터 1에서 설명하였듯이 고전적인 관점과 베이지안 관점의 차이는 다음과 같다.\begin{equation} \begin{aligned} & \text{Frequentist: } \quad \underbrace{x[n]}_{\text{r.v.}} = \underbrace{\theta}_{\text{deterministic}}+ w[n] \\ & \text{Bayesian: } \quad \underbrace{x[n]}_{\text{r.v.}} = \u.. 더보기 추정 이론(Estimation Theory) 개념 정리 Part 2 - RBLS, BLUE, MLE, LSE, Exponential Familiy 5. General Minimum Variance Unbiased Estimation이전 섹션에서 CRLB를 통해 추정값이 efficient함을 알 수 있고 efficient한 추정값은 MVUE가 되는 것을 알 수 있었다. 그리고 선형 모델(linear model)을 사용하여 다양한 예제를 확인하였다. 하지만 만약 efficient한 추정값이 존재하지 않더라도 MVUE를 찾는 것에 관심이 있을 수 있다. 이번 섹션에서는 이러한 관심사를 확인할 수 있는 Rao-Blackwell-Lehmann-Scheffe(RBLS) 이론에 대해 배우고 이를 위한 충분통계량(sufficient statistics)의 개념에 대해 배운다. RBLS를 사용하면 많은 경우 단순히 pdf를 보는 것 만으로도 MVUE 인지 여부를 .. 더보기 이전 1 다음
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