로지스틱 분포의 밀도 함수는 다음과 같이 정의됩니다.
f(x) = (exp(-x) / (1 + exp(-x))^2)
이러한 문제가 발생하는 이유는 exp(-x)가 0에 가까워지면 1 + exp(-x)가 1에 가까워지기 때문에 NaN이 발생하는 것입니다.
이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.
1. 로지스틱 분포의 밀도 함수를 재정의하여 exp(-x)가 0에 가까워지지 않도록 합니다.
f(x) = (exp(-x) / (1 + exp(-x))^2) = (1 / (1 + exp(x))^2)
2. stats_dens_logistic 함수를 사용하기 전에 x의 값이 너무 크지 않은지 확인합니다.
3. stats_dens_logistic 함수를 사용할 때, x의 값이 너무 크면 NaN이 발생하는 것을 방지하기 위해 epsilon 값을 추가하여 1 + exp(-x)가 0에 가까워지지 않도록 합니다.
f(x) = (exp(-x) / (1 + exp(-x) + epsilon)^2)
4. 로지스틱 분포의 밀도 함수를 계산할 때, x의 값이 너무 크면 함수의 결과가 NaN이 되는 것을 방지하기 위해 log 함수를 사용합니다.
f(x) = (exp(-x) / (1 + exp(-x))^2) = exp(-x) / (1 + exp(-x))^2 = exp(-x) / (exp(x) + 1)^2
이러한 방법을 사용하여 로지스틱 분포의 밀도 함수를 계산할 때, x의 값이 너무 크면 NaN이 발생하는 문제를 해결할 수 있습니다.
2025-07-20 16:50