뭔가 모델링하고 싶은 대상이 있으면, 그걸 모델링하는 대상의 어떤 측면을 수학적으로 다루어야 하냐?
보통 뭐가 확정적으로 고정된 값을 가지는 경우는 극히 적고, 대부분은 확률 분포를 다루게 되는데,
그러면 사실 어떤 대상의 근본적 성질은 확률적인거임?
이런 건 모델링하고 싶은 대상에 따라 다른건가?
그니까 두 가지 경우 :
1. 단지 우리가 그 기저에 숨겨진 어떤 진리로서의 특성을 몰라서 확률 분포로 다룰 뿐이다.
2. 모든 건 근본적으로 확률분포이고.. 심지어 우리가 다루는 모든 매개변수도 확률 분포이고.. 또 그 매개변수도.. 다만 현실적으로 우리가 다루기 쉽도록 확률 분포 중에서 가장 간단한 경우를 다룬다.
3. 때에 따라 다르고, 대상에 따라 어떤 것이 적합한지 논해야만 한다.
이건 좀 별개의 문제로 추가하고 싶은 거.
모델링 과정에서 나타나는 수학적 대상들이 실제로도 존재하는 대상인가? 의미 있는 대상으로 봐도 될련지?
글 쓰다 보니 수리 개똥 철학된 거 같다.. 솔직히 이건 수학 아니긴 한데, 걍 요즘 확률론 들을까 말까 내가 앞으로 연구하면서 쓸일이 있을까 고민하면서 나온 문제임.
그냥 대상 자체에 randomness가있을수도있고 대상이 deterministic하더라도 관측행위에 randomness가 끼어들수도있는거고..나도잘모르는데 stochastic modeling인가 뭔가 보면 나올거임. 근데 그런 모델링 자체는 수학자가 할일이 잘없지않냐? - dc App
음.. 모델링하려면 결국 수학자로선 하기 힘든건가?
개똥철학이 상당히 들어가 있는데 stochastic modelling이라는 분야고 수학자들도 많이 연구하고 있음
전체가 다 개똥철학이긴한데 유독 지적해주고 싶은 부분이 있다면 어떤부분임?
암튼 ㄱㅅㄱㅅ 나는 데이터가 보통 분포로 주어지니까 저렇게 생각할 수도 있지않을까 생각했음
진리, 근본적 성질 -> 불안
아 그냥 별생각없이 고정된 불변량 정도로 보고 썼는데 주의해야겠네 ㄱㅅㄱㅅ