대략적인 수식을 알고 있는 어떤 확률밀도함수가 있다고 하자.
가령 아래와 같은 함수 \f(x)를 생각해볼 수 있다.
함수 \는 정확히 말하면 확률밀도함수라고는 할 수 없다. 왜냐하면 - \inf부터 \inf까지 이 함수를 적분했을 때의 전체 면적이 1이 아니기 때문이다.
하지만, 이와 같이 정확한 확률밀도 함수를 알기 곤란할 때나 확률밀도 함수의 수식은 있지만 해당 함수로부터 sample을 추출하기 어려운 경우 sampling 방법이 필요할 수 있다.
우리가 샘플을 추출하고자 하는 이 유사 확률 분포를 ‘타겟 분포(target distribution)’라고 이름 붙이고, \로 쓰도록 하자.
이 타겟 분포를 plot 해보면 다음과 같은 형태를 가지고 있다는 것을 알 수 있다.
만약에 우리가 이런 형태의 유사 확률밀도함수로부터 샘플을 추출하려고 하면 어떻게 샘플을 추출할 수 있을까?
이럴 때 사용할 수 있는 것이 이번 피드에서 알아볼 rejection sampling이다.
(-ing)