- 생명통계학에서 생명과학자들을 위한 MCMC 알고리즘 이후 샘플 간 독립성 보존 위해 Burning 과정과 Thining과정 코드화
- 진화유전학에서 사용하는 MCMC 시뮬레이션 소프트웨어인 IMa3 결과물을 input으로 넣음.
- IMa3: 여러모집단에 대해 루트 계통 발생 트리 추정
- .py 파일로 구현함 --> 다른 컴퓨터 소프트웨어에서 구현할 일이 많을 것 같기 때문 (ex. 병렬 컴퓨팅, linux)
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MCMC 시뮬레이션을 가동하면, 초기값에 영향을 받는 부분이 존재한다. 즉,
$P(q_i|q_1), P(q_{i+1}|q_1)$ 인 burn-in period가 존재하는데, 샘플 간 독립성을 위해 추출된 샘플의 초기 부분은 버린다. ex) butn-in 값 =5 -> 처음 5개의 샘플 제거 -
Thinning 과정도 마찬가지로 시뮬레이션 샘플 내 독립성을 보장하기 위한 기법. 초기값을 버리는 burning과정 이후, 일정 구간의 값만을 재추출하여 가까운 샘플과의 의존성 제거 ex) Thinning 값 3 -> 첫번째 샘플, 4번째 샘플, 7번째 샘플, .... 만 추출