포인트 프로세스

포인트 프로세스는 시간이나 공간에서 사건이 무작위로 발생하는 패턴을 설명하기 위해 사용되는 통계적 모델입니다. 주요 목표는 사건 발생의 패턴을 분석하고, 그 밑바닥에 있는 시간적 또는 공간적 의존성을 밝혀내어 미래 사건의 확률을 예측하는 것입니다. 포인트 프로세스는 금융 리스크 평가, 지진 예측, 신경과학, 사회 네트워크 분석 등 다양한 분야에서 중요한 응용을 가지고 있으며, 이를 통해 의사결정의 정확성과 효율성이 크게 향상됩니다.