파이썬을 활용한 베이지안 통계 (동전 던지기부터 월드컵까지 다양하게 배우는 데이터 분석 | 베이즈 정리를 소개하는 최고의 응용서 | 전면개정판 2 판)

파이썬을 활용한 베이지안 통계 (동전 던지기부터 월드컵까지 다양하게 배우는 데이터 분석 | 베이즈 정리를 소개하는 최고의 응용서 | 전면개정판 2 판)

$32.00
Description
베이지안으로 생각하고 프로그래밍하라
베이지안 통계를 마주하는 데는 프로그래밍으로 충분하다. 이 책을 읽고 나면 통계 문제를 수식 대신 파이썬 코드로, 연속 확률 분포 대신 이산 확률 분포를 사용해서 풀 수 있게 된다. 골치 아픈 수학 대신 프로그래밍을 통해 베이지안 기초 지식을 이해하고, 통계 기법 하나하나를 실생활 문제에 적용해보자.
베이지안 통계 기법이 더 보편화되고 더욱 주목받고 있지만, 초심자가 볼 만한 자료는 별로 없다. 이 책은 저자 앨런 B. 다우니의 대학교 학부 강의를 기반으로 한 계산 접근법으로 베이지안 통계에 순조롭게 접근하도록 도와준다.
저자

앨런B.다우니

AllenB.Downey
올린공과대학의전산학과교수다.웰즐리대학,콜비대학,캘리포니아대학교버클리에서전산학을가르쳤다.캘리포니아대학교버클리에서전산학과박사학위를받았으며,매사추세츠공과대학교에서학사및석사학위를받았다.저서로는『씽크파이썬』(길벗,2017),『ThinkStats』(한빛미디어,2015),『ThinkDSP』등이있으며,‘아마도지나친생각’이라는블로그를운영하고있다.

목차

CHAPTER1확률
1.1은행원린다
1.2확률
1.3은행원의비율
1.4확률함수
1.5정치관과정당
1.6논리곱
1.7조건부확률
1.8조건부확률은교환가능하지않다
1.9조건과논리곱
1.10확률법칙
1.11요약
1.12연습문제

CHAPTER2베이즈정리
2.1쿠키문제
2.2통시적베이즈
2.3베이즈테이블
2.4주사위문제
2.5몬티홀문제
2.6요약

CHAPTER3분포
3.1분포
3.2확률질량함수
3.3다시만난쿠키문제
3.4101개의쿠키그릇
3.5주사위문제
3.6주사위갱신
3.7요약
3.8연습문제

CHAPTER4비율추정
4.1유로동전문제
4.2이항분포
4.3베이지안추정
4.4삼각사전분포
4.5이항가능도함수
4.6베이지안통계
4.7요약
4.8연습문제

CHAPTER5수량추정
5.1기관차문제
5.2사전확률에대한민감도
5.4신뢰구간
5.5독일탱크문제
5.6정보성사전확률
5.7요약
5.8연습문제

CHAPTER6공산과가산
6.1공산
6.2베이즈규칙
6.3올리버의혈액형
6.4가산
6.5글루텐민감도
6.6일반연산문제
6.7역산문제
6.8요약
6.9연습문제

CHAPTER7최솟값,최댓값그리고혼합분포
7.1누적분포함수
7.2넷중높은값
7.3최댓값
7.4최솟값
7.5혼합
7.6일반적인혼합
7.7요약

CHAPTER8포아송과정
8.1월드컵문제
8.2포아송분포
8.3감마분포
8.4갱신
8.5우세할확률
8.6다음경기예측
8.7지수분포
8.8요약
8.9연습문제

CHAPTER9의사결정분석
9.1‘그가격이적당해요’문제
9.2사전분포
9.3커널밀도추정
9.4오차분포
9.5갱신
9.6우승확률
9.7의사결정분석
9.8예상수익최대화
9.9요약
9.10논의

CHAPTER10검정
10.1추정
10.2증거
10.3균등분포형태의치우침
10.4베이지안가설검정
10.5베이지안밴딧
10.6사전믿음
10.7갱신
10.8여러개의밴딧
10.9탐색과활용
10.10전략
10.11요약
10.12연습문제

CHAPTER11비교
11.1외적연산
11.2A의키는얼마인가?
11.3결합분포
11.4결합분포시각화
11.5가능도
11.6갱신
11.7주변분포
11.8사후조건부확률
11.9의존성과독립성
11.10요약

CHAPTER12분류
12.1펭귄데이터
12.2정규모델
12.3갱신
12.4나이브베이지안분류
12.5결합분포
12.6다변량정규분포
12.7덜나이브한분류기
12.8요약
12.9연습문제

CHAPTER13추론
13.1독해능력향상
13.2매개변수추정
13.3가능도
13.4사후주변분포
13.5차이의분포
13.6요약통계사용하기
13.7요약통계갱신
13.8주변분포비교
13.9요약

CHAPTER14생존분석
14.1와이불분포
14.2불완전한데이터
14.3불완전한데이터사용하기
14.4전구
14.5사후평균
14.6사후예측분포
14.7요약
14.8연습문제

CHAPTER15표식과재포획
15.1그리즐곰문제
15.2갱신
15.3두개의매개변수를사용하는모델
15.4사전분포
15.5갱신
15.6링컨지수문제
15.7세개의매개변수를사용하는모델
15.8요약

CHAPTER16로지스틱회귀
16.1로그공산
16.2우주왕복선문제
16.3사전분포
16.4가능도
16.5갱신
16.6주변분포
16.7분포변환
16.8예측분포
16.9실증적베이지안방법론
16.10요약
16.11연습문제

CHAPTER17회귀
17.1더많은눈이내렸을까?
17.2회귀모델
17.3최소제곱회귀
17.4사전분포
17.5가능도
17.6갱신
17.7마라톤세계신기록
17.8사전분포
17.9예측
17.10요약
17.11연습문제

CHAPTER18켤레사전분포
18.1다시만난월드컵문제
18.2켤레사전분포
18.3실제값은어떤가?
18.4이항가능도
18.5사자,호랑이그리고곰
18.6디리클레분포
18.7요약
18.8연습문제

CHAPTER19MCMC
19.1월드컵문제
19.2그리드근사
19.3사전예측분포
19.4PyMC3소개
19.5사전분포표본추출
19.6언제추론에다다를수있을까?
19.7사후예측분포
19.8행복
19.9단순회귀
19.10다중회귀
19.11요약

CHAPTER20근사베이지안계산
20.1신장종양문제
20.2단순성장모델
20.3보다일반적인모델
20.4시뮬레이션
20.5근사베이지안계산
20.6세포수측정
20.7ABC를사용한세포수측정
20.8추정하는부분은언제구할까?
20.9요약
20.10연습문제

출판사 서평

일상에서쉽게접할수있는사건으로배우는베이지안통계
베이지안통계를다루는대부분의책에서는수학기호와미적분같은수학적개념을적용해생각을표현합니다.이책에서는수학적개념대신파이썬코드를사용하고,연속적수학대신이산적가정을사용합니다.적분은합으로,확률분포연산은반복문이나행렬연산으로나타냅니다.
이렇게일상에서쉽게접할법한일을기반으로,개발자에게손쉬우면서일반인도배우기쉬운파이썬프로그래밍언어로통계학을풀어내고있습니다.술술읽히며어느새집중하게되는저자의실생활예제와간단한코드로데이터에새로운시각을더해봅시다.

대상독자
● 파이썬이익숙한분
● 넘파이와판다스를아는분
● 수학없이간단한프로그래밍으로통계를익히고싶은분

주요내용
● 프로그래밍으로베이지안통계를배우고이해하기
● 추정,예측,의사결정분석,증명,베이지안가설검정등의문제살펴보기
● 동전,주사위,쿠기그릇등의간단한예제를통해이해하기
● 실생활문제를푸는데사용하는계산법익히기