비모수 베이지안 탈동화로 불확실성 정량화

본 논문은 비음수 독립 랜덤 변수 X와 Y의 합 Z = X + Y 라는 전형적인 일방향 오류 모델에서, 신호 X 의 누적분포함수 F₀를 추정하고 그 불확실성을 정량화하는 새로운 베이지안 방법을 제안한다. 기존 빈도론적 접근법은 F₀(x) 에 대한 점추정량이 큐브루트 수렴률과 체르노프(Chernoff) 극한분포를 갖지만, 그 분포는 g₀(x) 또는 f₀(x) 와 같은 보조 파라미터에 의존한다. 이러한 보조 파라미터는 고차 미분가능성 가정 하에서만 안정적으로 추정 가능하므로, 실제 데이터에 적용하기가 어렵다. ### 1. 모델 설정 및 기존 문헌 - X₁,…,Xₙ ∼ F₀ (미지), Y₁,…,Yₙ ∼ k (알려진 밀도)이며, Zᵢ = Xᵢ + Yᵢ. - 관측값 Z의 밀도는 g₀ = k ∗ dF₀ 로 표현된다. - Volterra 적분방정식 (1.1) : (p∗k)(x)=x 를 만족하는 함수 p 가 존재하면, E