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24시중고도서
(22명 평가)
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품목정보
| 발행일 | 2023년 07월 21일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 626쪽 | 150*228*29mm |
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업체 공지사항
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책소개
목차
출판사 리뷰
추천평
어떻게 해서 계산 통계학이 세상을 지배하고 있는 것일까? 이 진지하면서 흥미진진한 업적에 대해, 모수적 및 비모수적 통계 아이디어를 통합한 두 개척자인 에프론과 해이스티는 명확하고 역사적으로 잘 알려진 예제를 통해 자신들의 견해를 들려준다.
- 앤드류 젤만(Andrew Gelman) (컬럼비아 대학교)
- 앤드류 젤만(Andrew Gelman) (컬럼비아 대학교)
이 귀한 책은 통계학 분야가 과거 60년간 컴퓨터 성능의 발달에 적응하며 진화해온 과정을 많은 예제를 통해 그 속성과 함께 설명한다. 저자의 관점은 ‘매우 개략적으로 말하자면, 알고리듬은 통계학자들이 수행하는 작업인 반면 추론은 그들이 왜 그것을 하는지 말해준다.’는 대목에 잘 요약돼 있다. 이 책은 이 ‘왜’를 설명한다. 다시 말해, 이 책은 여러 주요 기법을 자세히 살펴보며 통계적 연구의 목적과 발전을 설명하는데, 그 기법들은 저자들이 발전시키고 연구해온 것들이다. 이 책은 재미있는 동시에 계몽적이다. 특히, 통계적 분석을 정의하는 근본적 수학에 의해 어떻게 아이디어가 실현되는지를 확인하려는 사람들을 위해 저술됐다. 그리고 이 책은 막 대학원 과정을 시작하는 학생들이 전통적인 교과 과정을 보충할 수 있는 내용을 담고 있다.
- 롭 카스(Rob Kass) (카네기멜론대학교)
- 롭 카스(Rob Kass) (카네기멜론대학교)
이 책은 대단하다. 컴퓨터 시대 통계를 이끈 이론과 방법론적 발전 사이의 상호작용에 대해 명확하고 쉽고 재미있게 설명한다. 잘 정립된 통계적 이론의 프레임워크 안에서 ‘빅데이터’ 분석의 현대적 알고리듬 기법을 기발하게 밝혀내는 데 성공했다.
- 알라스테어 영(Alastair Young) (임페리얼 칼리지 런던)
- 알라스테어 영(Alastair Young) (임페리얼 칼리지 런던)
이 책은 개념과 계산력의 발달이 강조되는 현대 통계학으로의 가이드 여행과 같다. 두 거장에 의해 저술된 이 책은 수학적 분석과 통찰력 있는 조언의 적절한 조합을 제공한다.
- 할 바리언(Hal Varian) (구글)
- 할 바리언(Hal Varian) (구글)
에프론과 해이스티는 우리가 컴퓨터 진화를 따라가는 혁신적 통계 기법의 미로를 통과할 수 있게 안내해준다. 통계적 기법이 왜 개발됐으며, 그 성질은 무엇이고, 어떻게 사용됐는지 알려준다. 또한 기원을 조명하면서 각 기법이 추론과 예측에서 어떤 역할을 하는지 이해할 수 있도록 도와준다. 이 책에서 유지하고 있는 추론과 예측의 구분은 통계학 책 분야에서 환영받을 만한 중요한 신개념이다.
- 개릿 쉬무엘리(Galit Shmueli) (국립 칭화 대학교)
- 개릿 쉬무엘리(Galit Shmueli) (국립 칭화 대학교)
전통적 통계학의 추론 기반이 21세기 데이터 과학의 원론을 어떤 식으로 규정하는지 보여주는 거장다운 안내서다
- 스티븐 스티글러(Stephen Stigler) (시카고 대학교, 『통계학을 떠받치는 일곱 기둥 이야기』의 저자)
- 스티븐 스티글러(Stephen Stigler) (시카고 대학교, 『통계학을 떠받치는 일곱 기둥 이야기』의 저자)
이 책은 현대 통계학의 신선한 시각을 제공한다. 알고리듬은 그 뒤에 있는 직관, 성질, 추상적 주장과 대등한 위치에 놓인다. 설명된 기법은 오늘날의 빅데이터와 대규모 계산 영역에서 없어서는 안 될 것들이다.
- 로버트 그라머시(Robert Gramacy) (시카고 대학교)
- 로버트 그라머시(Robert Gramacy) (시카고 대학교)
모든 야심찬 데이터 과학자들은 이 책을 자세히 연구해야 하며 참고로 삼을 뿐 아니라 어디든 들고 다녀야 한다. 통계적 추론의 두 세기 반 동안의 설명은 원리의 발달에 대한 통찰을 주고 데이터 과학을 역사적 위치에 놓이게 한다.
- 마크 지로라미(Mark Girolami) (임페리얼 칼리지 런던)
- 마크 지로라미(Mark Girolami) (임페리얼 칼리지 런던)
에프론과 해이스티는 대단한 재능과 업적을 성취한 두 학자로서 통계적 추론의 250년 역사를 컴퓨터라는 좀 더 최근의 역사적 기법에 훌륭히 엮어냈다. 이 책은 독자들에게 베이즈, 빈도주의, 피셔로 나뉘어졌다가 컴퓨터의 발달로 인해 다시 통합되고 있는 통계 분야의 뉘앙스를 자세히 알려줌으로써, 지난 60여 년을 아우르는 중급 수준의 개괄을 제공해준다. 이제 남은 과제는 데이터 과학과 통계적 기법의 차이에 다리를 놓아줄 빅데이터 이론의 등장과 역할에 대한 것이다. 결과와 상관없이, 저자들은 전반적이고 사회적인 이슈 모두를 다루는 방법론들에 대한 통계적 추론의 기여에 관해 엄청난 잠재력을 가진 고속 컴퓨팅의 비전을 제시해준다.
- 레베카 도지(Rebecca Doerge) (카네기멜론대학교)
- 레베카 도지(Rebecca Doerge) (카네기멜론대학교)
현대 통계학의 두 거장은 통계학과 컴퓨터가 힘을 합친 세상으로의 통찰력 있는 여행을 제공한다. 일련의 주요 주제에서 예측과 데이터 이해를 위한 현대적 기법이 어떻게 통계와 계산적 사고에 뿌리를 내리고 있는지 밝혀준다. 계산 능력의 발전이 어떻게 전통적 기법과 문제들을 변환시켰는지 보여주고 통계에 대한 새로운 사고방식을 일깨워준다.
- 데이비드 블레이(David Blei), (컬럼비아 대학교)
- 데이비드 블레이(David Blei), (컬럼비아 대학교)
정말 대단하다. 아름답게 쓰인 이 책은 저자들의 생각을 포함해 거대한 통계적 아이디어를 다수 설명한다. 통계학이나 데이터 과학에 종사하고 있는 모두에게 필독서며, 반복해 읽어야 할 책이다. 에프론과 해이스티는 과거, 현재, 미래에 걸쳐 계속 커지고 있는 통계적 추론의 힘을 보여준다.
- 칼 모리스(Carl Morris) (하버드 대학교)
- 칼 모리스(Carl Morris) (하버드 대학교)
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