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분포 추정의 고속화

버전 11에서는 분포 추정에있어서, 특히 성능면에서 다양한 기능을 확장 하였습니다. 다음의 그래프는 다양한 샘플 크기에 대한 몇가지 분포 추정 소요 시간을 나타낸 것입니다. 실험은 Intel Xeon Processor E3-1245 v2 3.40 GHz를 탑재 한 Windows 10 시스템에서 이루어졌습니다. 하단의 숫자는 버전 11이 버전 10에 비해 얼마나 얼마나 빠른지를 나타냅니다.

스튜던트 t 분포를 살펴봅니다.

In[1]:=

dist = StudentTDistribution[loc, sc, df]; ndist = StudentTDistribution[-1, 1, 2]; Table[ sample = BlockRandom[SeedRandom["MarketingExample"]; RandomVariate[ndist, n]]; Mean[Table[ First[AbsoluteTiming[EstimatedDistribution[sample, dist];]], {5}]] , {n, {10, 100, 1000}}]

Out[21]=

베이불 (Weibull) 분포를 살펴봅니다.

In[2]:=

dist = WeibullDistribution[al, be]; ndist = WeibullDistribution[3, 2]; Table[ sample = BlockRandom[SeedRandom["MarketingExample"]; RandomVariate[ndist, n]]; Mean[Table[ First[AbsoluteTiming[EstimatedDistribution[sample, dist];]], {5}]] , {n, {10, 100, 1000}}]

Out[23]=

이변량 정규 분포의 혼합을 살펴봅니다.

In[3]:=

dist = MixtureDistribution[{w1, w2}, {BinormalDistribution[{m11, m12}, {s11, s12}, \[Rho]1], BinormalDistribution[{m21, m22}, {s21, s22}, \[Rho]2]}]; ndist = MixtureDistribution[{0.3, 0.7}, {BinormalDistribution[{0, 1}, {0.5, 0.25}, 0.7], BinormalDistribution[{-0.5, 0}, {0.5, 0.25}, 0.1]}]; Table[ sample = BlockRandom[SeedRandom["MarketingExample"]; RandomVariate[ndist, n]]; Mean[Table[ First[AbsoluteTiming[ TimeConstrained[EstimatedDistribution[sample, dist];, 100]]], {5}]] , {n, {10, 100, 1000}}]

Out[117]=

다변량 t 분포를 살펴봅니다.

In[4]:=

dist = MultivariateTDistribution[{{m11, m12}, {m21, m22}}, n]; ndist = MultivariateTDistribution[{{1, 1/3}, {1/3, 1}}, 10]; Table[ sample = BlockRandom[SeedRandom["MarketingExample"]; RandomVariate[ndist, n]]; Mean[Table[ First[AbsoluteTiming[EstimatedDistribution[sample, dist];]], {5}]] , {n, {10, 100, 1000}}]

Out[27]=