Bayesian Statistics & Learning

by Sungbin Lim & Joonsuk Park

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  • 소벨 테스트 완전히 이해하기 (2): 델타 메쏘드

    Jul 2, 2019

    전 포스팅에서 예고했듯 이번 글에서는 델타 메쏘드에 대해 설명하겠습니다. 델타 메쏘드는 소벨 테스트의 핵심이기 때문에, 이것을 이해하지 않고 지나간다는 것은 수박 겉핥기에 지나지 않습니다. 이것은 방법론의 “상자 안쪽”을 제대로 이해하고 지나가자는 제 생각과 배치되기 때문에, 짚고 넘어가도록 하겠습니다. 여기서는 확률변수가 한 개인 경우만 생각하지만, 여러 개인 경우에 대해서도 거의 비슷하게 적용 가능합니다.

  • 소벨 테스트 완전히 이해하기 (1): 서론

    Jul 2, 2019

    Michael Sobel에 의해 1982년 제안된 소벨 테스트 [1] 는 Preacher와 Hayes가 2004년과 2008년에 제안한 bootstrap 방식의 매개분석 [2,3] 이 인기를 얻기 전까지 매우 널리 활용되던 매개효과 검정 절차입니다. 사실상 “그” 방법론이라 부르면 될 정도의 느낌이었죠. 물론 지금도 활용이 안 되는 것은 아닙니다. [1]의 구글 스칼라 기준으로 인용 횟수는 2019년 7월 1일 기준 무려 13,924회나 됩니다. 참고로 연구방법론 페이퍼는 인기를 얻으면 다양한 분야에서 활용되기 때문에 엄청나게 인용됩니다. [2]와 [3]은 비슷하게 또는 더 많이 인용됐죠.

  • 회귀분석에서 로그변환의 해석상 주의점

    Jun 28, 2019

    젠센 부등식에 대해 꽤 길게 앞 포스팅에서 다루었습니다. 사실 이 이야기를 한 이유는 이 포스팅에서 하는 이야기를 하기 위함이었습니다. 바로 회귀분석에서의 로그변환에 관한 이야기입니다. 로그변환은 종속변수(또는 반응변수)가 skew된 분포일 때 정규분포에 가깝게 만들기 위한 목적으로 자주 활용되곤 합니다. [1] (사실 유명한 박스-콕스 변환(Box-Cox transformation)의 일종이기도 하죠) 그런데 여기에는 생각지도 못한 함정이 숨어있습니다. 그리고 이것은 젠센 부등식과 직접적인 관련이 있습니다.

  • 통계학에서 (아마도 가장) 자주 만날 부등식: 젠센 부등식

    Jun 27, 2019

    수학적으로 그렇게 빡센 트레이닝을 요구하지 않는 분야에 종사하는 사람들이라면 들어보지 못했을 법한, 하지만 수리통계를 공부해 본 사람이라면 누구나 아는 부등식이 하나 있는데 그것은 바로 젠센 부등식 Jensen’s inequality 입니다. 오늘은 이 부등식에 대해 잠깐 이야기하겠습니다. 이 부등식은 아래로 또는 위로 볼록한 함수의 기댓값에 대한 유용한 관계식을 제공해 줍니다. 더불어 통계 응용에 있어서도 중요한 의미를 갖는데, 자세한 것은 다음 포스팅에 소개하겠습니다. 변수 변환과 관련하여 중요한 의미를 갖는 내용이기 때문에 따로 다루겠습니다.

1. Causal Inference & Learning

2. Miscellaneous Posts on Statistics & Learning