베이즈 통계학

베이즈 통계학

$18.08
Description
빅데이터, 기계학습으로 주목받고 있는 베이즈 통계학을 배운다!
《만화로 쉽게 배우는 베이즈 통계학》
이 책은 만화를 사용하여 베이즈 통계학의 기초부터 실제 사용 예까지 설명하였습니다. 또한 일반적으로 통계학을 가리키는 수리통계학과 베이즈 통계학의 차이도 언급합니다. 나아가 컴퓨터 시뮬레이션에서 자주 사용되는 몬테카를로법과 쿨백 라이블러 발산에 대해서도 설명하기 때문에 만화라고는 해도 실질적인 내용으로 구성되어 있습니다.

「만화로 배우는 통계학」의 독자, 베이즈 통계학 및 수리통계학을 잘 모르는 분, 데이터 분석 부문에서 베이즈 통계가 필요한 사람에게 도움이 될 것입니다.
저자

타카하시신

-규슈예술공과대학(현규슈대학)대학원예술공학연구과정보전달전공수료
-현재통계학에바탕을둔정보서비스업체인주식회사에스미에서근무

[주요저서]
『만화로쉽게배우는회귀분석』,『Excelf로배우는대응일치분석』,『인문계도잘알수있는다변량해석(공저)』,『AHP와컨조인트분석(공저)』

목차

머리말

서장베이즈통계학을배우고싶어!

제1장베이즈통계학이란
1.베이즈통계학
2.일반통계학과베이즈통계학의차이

제2장기초지식
1.기댓값과분산과표준편차
1.1기댓값
1.2분산과표준편차
2.확률분포
2.1균등분포
2.2이항분포
2.3다항분포
2.4균등분포
2.5정규분포
2.6스튜던트t분포
2.7역감마분포
3.그외의확률분포
3.1음이항분포
3.2포아송분포
3.3지수분포
3.4베타분포

제3장가능도함수
1.가능도
1.1큰수의법칙
1.2쿨백라이블러발산
1.3가능도
2.가능도함수
2.1다항분포의가능도함수
2.2정규분포의가능도함수
3.그외의가능도함수
3.1이항분포의가능도함수
3.2포아송분포의가능도함수

제4장베이즈정리
1.베이즈정리
1.1조건부확률
1.2동시확률
1.3베이즈정리
1.4구체적예
2.사전확률밀도함수와사후확률밀도함수

제5장마르코프연쇄몬테카를로방법
1.몬테카를로적분
1.1몬테카를로적분
1.2연속형확률변수의기댓값과분포
2.마르코프연쇄
2.1마르코프연쇄
2.2불변분포
3.마르코프연쇄몬테카를로방법
3.1마르코프연쇄몬테카를로방법
3.2메트로폴리스-헤이스팅스알고리즘
3.3깁스표집
4.자연스러운공액사전분포

제6장마르코프연쇄몬테카를로방법의활용예
1.두모집단의평균에대한추측
1.1통계적가설검정
1.2통계적가설검정의절차
1.3통계적가설검정의종류와귀무가설과대립가설
1.4구체적예
2.계층베이즈모델

부록
1.사전분포에대한전제와사전분포
2.수렴의판단
2.1Geweke방법
2.2Gelman-Rubin방법

출판사 서평

ㆍ베이즈통계학학습의길라잡이가되어줄가이드북!
ㆍ각장마다만화부분과만화부분을보충설명하는부분으로구성되어있다.
ㆍ만화부분만읽어도그다음장을읽는데별어려움이없도록설명하였다.