bayesian 분석모델에서는 prior, likelihood, postrior가 있고, Postrior는 만약 prior가 강하다면 ,prior가 약하다면, likelihood에 의존하게 된다고한다.
베이즈 정리에따라, posterior = prior x likelihood 이다.
즉 베이지안 분석은 Data에 대한 posterior parameter disturibution을 알아낸는것,
만약 prior x likelihood의 분포를 알 수 없다면 몬테카를로 simulation
어떤 파라미터에 Random sample에 큰 수를 생성해 Distuributtion을 생성해내는 것(이떄 Random sample은 parameter)