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체인 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 기법이 많이 사용된다. MCMC 기법은 마르코프체인을 이용하여 사후분포로부터 표본을 생성하고 이 사후표본을 사용하여 사후추론을 수행하는 방법이다. 깁스 추출법, 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리듬
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Markov chain method)
• 시간의 흐름에 따른 개별 종업원들의 직무이동확률을 파악하기 위해 개발, 내부노동시장의 안정적 조건하에 종업원들의 승진, 이동, 이직 등의 일정비용을 적용하여 미래 각 기간에 걸쳐 현재인원의 변동을 예측하는
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체인 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 기법이 많이 사용된다. MCMC 기법은 마르코프체인을 이용하여 사후분포로부터 표본을 생성하고 이 사후표본을 사용하여 사후추론을 수행하는 방법이다. 깁스 추출법, 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리듬
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Markov
chains)이 주로 사용된다.
채용예측은 기존의 일상적인 채용활동과 특별한 임용정책의 영향을 예측하는
것이다. 이러한 채용예측은 퇴직 예측을 기초로 하여 이루어진다. 인적자원계획
I. 인적자원계획의 의의
II. 인적자원계획의
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Markov chain)로서 공간적·시간적으로 모양이 같은 것. 난보(亂步)라고도 한다. 보통 1회의 걸음에 한 격자점에서 이동하는 범위가 인접하는 2개의 격자점에 한정되는 것만을 랜덤워크라고 하는 경우가 많다. 랜덤워크는 또한 임의 방향으로의 우
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