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베이지안 데이터 분석 바이블
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R, JAGS, Stan을 이용한

베이지안 데이터 분석 바이블

[ 제2판 ]
존 크러슈케 저/최정렬 | 제이펍 | 2018년 12월 20일 | 원제 : Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 420 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2018년 12월 20일
쪽수,무게,크기 816쪽 | 188*245*39mm
ISBN13 9791188621316
ISBN10 1188621319

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책소개

데이터 분석을 위한 최고의 베이지안 이론서!

이 책은 잘 알려진 무료 소프트웨어인 R, JAGS, Stan을 이용해 베이지안 데이터 분석을 수행하는 방법을 단계별로 설명한다. 입문 수준의 독자도 쉽게 이해할 수 있는 확률과 베이즈 규칙부터 시작해서 직접 구현할 수 있는 베이지안 데이터 분석을 위한 고급 응용 프로그램까지 베이지안 분석을 위한 튼튼한 토대를 제공한다. 복잡한 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 연관성 있는 자료와 풍부한 그림, 수많은 연습문제를 실었다. 또한, 이 책에서 배운 방법을 독자의 데이터에 적용하는 데 도움을 주기 위해 검정력 분석과 표본 크기 계획 같은 확장된 범위의 주제를 다루고, 독자의 응용 프로그램과 데이터에 사용할 수 있는 새롭고 완벽한 R 프로그램을 제공한다.


상세이미지

저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 존 크러슈케

John Kruschke 크러슈케 박사는 미국 인디아나 블루밍턴에 있는 인디애나대학교에서 심리학 뇌과학과와 통계학과의 겸임교수로 있다. 그는 인디애나대학교에서 우수강의상을 여덟 차례나 수상했으며, 미국 국립 과학원에서 트롤랜드(Troland) 연구상을 받았고, 인디애나대학교로부터 레막(Remak) 특별 연구자상도 받았다. 그는 독자, 그리고 동물에게 친절하다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 최정렬

KAIST에서 이론물리학을 전공하고, 인공위성을 수출하는 우주항공 전문기업 쎄트렉아이에서 인공위성 영상을 분석하는 데이터 과학자로 일했다. 지금은 쎄트렉아이의 자회사인 에스아이에이(SIA)에서 인공지능연구소장을 맡고 있다. 주 연구 분야는 베이지안 딥러닝이며, 모델의 불확실성을 베이지안 방법으로 측정하는 기술에 대해 연구·개발하고, 최근에는 딥 뉴럴 네트워크가 결과를 판단할 때 주시하는 영역을 시각화해서 사용자가 이해할 수 있게 하는 설명화 인공지능(Explainable AI)에 대해 몰두하고 있다. 좌우명은 ‘2% 과학적인 한국인’이다.

목차

CHAPTER 1. 이 책에 대하여(먼저 읽기!) 1
1.1 누구나 이 책을 읽을 수 있다 1
1.2 이 책의 내용 3
1.3 2판에 새로 들어간 내용 6
1.4 (정중히) 피드백 보내기 8
1.5 감사의 글 9

PART 1. 기초: 모형, 확률, 베이즈 규칙, R 13
CHAPTER 2. 신뢰율, 모형, 파라미터 소개 15
2.1 베이지안 추론은 확률에 신뢰율을 재할당하는 것이다 16
2.2 확률은 기술 모형에서 파라미터값이다 22
2.3 베이지안 데이터 분석 단계 25
2.4 연습문제 32

CHAPTER 3. R 프로그래밍 언어 33
3.1 소프트웨어 다운로드 35
3.2 R 간단히 실행하기 36
3.3 R에 있는 간단한 명령어와 연산자 39
3.4 변수 유형 43
3.5 데이터 로딩과 저장 55
3.6 일부 유틸리티 함수 59
3.7 R 프로그래밍 64
3.8 그래프 그리기: 객체 열기, 저장하기 73
3.9 결론 74
3.10 연습문제 74

CHAPTER 4.확률이 뭘까? 77
4.1 가능한 모든 사건 집합 78
4.2 객관적이거나 주관적인 확률 80
4.3 확률분포 85
4.4 이원분포 96
4.5 부록: 그림 4.1에 대한 R 코드 100
4.6 연습문제 102

CHAPTER 5. 베이즈 규칙 105
5.1 베이즈 규칙 106
5.2 파라미터와 데이터에 적용하기 111
5.3 완벽 예제:
... 펼처보기

책속으로

이번 장의 목표는 베이지안 데이터 분석의 개념적인 구조를 소개하는 것이다. 첫 번째 개념은 베이지안 추론이 확률에 신뢰율(credibility)을 재할당한다는 점이다. 두 번째 핵심 개념은 신뢰율을 할당받은 확률이 의미 있는 수학 모형에서는 파라미터값이 된다는 점이다. 이 두 핵심 개념이 이 책에 나온 모든 분석의 기초가 된다. 이번 장에서 이 개념에 대해 간단한 보기를 보여주려 한다. 이 두 개념을 응용 프로그램으로 구체화시켜 이 책의 나머지 부분을 세부적인 수식과 계산으로 채우는 일이 전부라고 할 수 있다. 또한 모든 베이지안 분석이 공통으로 갖는 절차상의 기본 단계를 설명한다.
--- p. 15

R에서 모든 객체(object)는 객체 내 구조와 내용의 타입을 나타낼 수 있는 클래스(class)를 갖는데, 일부 함수로 인식될 수 있어서 함수는 서로 다른 객체 클래스를 서로 다른 방식으로 취급한다. 예를 들어 객체는 matrix, array, list, factor, data.frame 등의 클래스일 수 있다. 앞서 언급한 summary 함수는 인수 클래스를 감지하고 팩터와는 다른 수치형 벡터를 요약해준다.
--- p. 43

큰 위험을 감수해야 하는 게임에서는 동전이 공정하느냐가 매우
... 펼처보기 --- p. 131

출판사 리뷰

데이터 분석을 위한 최고의 베이지안 이론서!

이 책은 잘 알려진 무료 소프트웨어인 R, JAGS, Stan을 이용해 베이지안 데이터 분석을 수행하는 방법을 단계별로 설명한다. 입문 수준의 독자도 쉽게 이해할 수 있는 확률과 베이즈 규칙부터 시작해서 직접 구현할 수 있는 베이지안 데이터 분석을 위한 고급 응용 프로그램까지 베이지안 분석을 위한 튼튼한 토대를 제공한다. 복잡한 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 연관성 있는 자료와 풍부한 그림, 수많은 연습문제를 실었다. 또한, 이 책에서 배운 방법을 독자의 데이터에 적용하는 데 도움을 주기 위해 검정력 분석과 표본크기 계획 같은 확장된 범위의 주제를 다루고, 독자의 응용 프로그램과 데이터에 사용할 수 있는 새롭고 완벽한 R 프로그램을 제공한다.

2판에서는 완전히 새로 고친 도입부를 포함해 수많은 그림과 R, JAGS, Stan에 대한 설명, 그리고 최신 프로그램들에 관한 소개 등이 새롭게 추가됐다.

이 책의 주요 내용
· 확률과 베이즈 규칙
· 베이지안 다중회귀
· 분산분석(ANOVA)
· 로지스틱 회귀
· 분할표 분석
· 모형 비교
· 영가설 검정
· 계층모형
· 표본크기 계획
· 베이지안 검정력 분석

추천평

1. “21세기에 베이지안 패러다임은 데이터 과학의 핵심에 있습니다. 인공지능이 범람하는 시대일수록 인간지능이 요긴하기 때문이고 인간지능은 근본적으로 베이지안이기 때문입니다. 이 땅의 모든 젊은 데이터 과학자에게 이 책을 추천합니다.”
- 허명회 (고려대학교 교수, 통계학과)

“이 책은 교과서와 실용적인 가이드 두 측면에서 모두 기초부터 하나씩 베이지안 데이터 분석에 쉽게 접근할 수 있도록 구성되었다. 2판에서 실제 확장된 내용이 더 추가되었고, 1판보다 더 사용하기 편하도록 독자가 가지고 있는 데이터셋에서 구현할 수 있는 JAGS와 Stan 코드로 쓰인 새로운 프로그램을 담았다.”
- 미국수학협회 (MAA)

“최근 이 분야에서 필요로 하는 큰 구멍을 채워주는 교과서로서 독보적인 서적이 될 것이다.”
- 마이클 리 (캘리포니아대학교 어바인캠퍼스(UCI) 교수)

“대부분의 인지과학자와 실험심리학자가 연구 실험을 계획하고 분석하는 접근 방식에 변화를 일으킬 것이다.”
- 제프리 아이버슨 (캘리포니아대학교 어바인캠퍼스 교수)

“스타일 면에서 다른 책보다 훨씬 훌륭하다. 돈을 내고 소장할 만한 가치가 있다. 정말 대단하다!”
- 제임스 맥클렐런드 (스탠포드대학교 교수)

“베이지안 MCMC 방법에 관한 최고의 기본 교과서!”
- 수리심리학 저널(Journal of Mathematical Psychology)

“새로운 세대의 사회과학자에게 필요한 방법론적 도구로써 변화를 일으킬 것이다.”
- 경제심리학 저널(Journal of Economic Psychology)

“혁명적이다!”
- 영국 수리통계심리학 저널(British Journal of Mathematical and Statistical Psychology)

“실제 데이터로 실험하는 실제 연구자를 위한 책이다. 첫 장부터 느껴지는 책의 스타일이 독자들을 주제마다 흥분하게 만들 것이다.”
- 미국심리학협회(PsycCritiques)

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