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만화로 쉽게 배우는 베이즈 통계학
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책소개
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.
출판사 서평
ㆍ베이즈 통계학 학습의 길라잡이가 되어 줄 가이드북!
ㆍ각 장마다 만화 부분과 만화 부분을 보충 설명하는 부분으로 구성되어 있다.
ㆍ만화 부분만 읽어도 그 다음 장을 읽는 데 별 어려움이 없도록 설명하였다.
목차
머리말
서장 베이즈 통계학을 배우고 싶어!
제1장 베이즈 통계학이란
1. 베이즈 통계학
2. 일반 통계학과 베이즈 통계학의 차이
제2장 기초지식
1. 기댓값과 분산과 표준편차
1.1 기댓값
1.2 분산과 표준편차
2. 확률분포
2.1 균등분포
2.2 이항분포
2.3 다항분포
2.4 균등분포
2.5 정규분포
2.6 스튜던트 t분포
2.7 역감마분포
3. 그 외의 확률분포
3.1 음이항분포
3.2 포아송 분포
3.3 지수분포
3.4 베타 분포
제3장 가능도 함수
1. 가능도
1.1 큰 수의 법칙
1.2 쿨백 라이블러 발산
1.3 가능도
2. 가능도 함수
2.1 다항분포의 가능도 함수
2.2 정규분포의 가능도 함수
3. 그 외의 가능도 함수
3.1 이항분포의 가능도 함수
3.2 포아송 분포의 가능도 함수
제4장 베이즈 정리
1. 베이즈 정리
1.1 조건부 확률
1.2 동시확률
1.3 베이즈 정리
1.4 구체적 예
2. 사전 확률밀도 함수와 사후 확률밀도 함수
제5장 마르코프 연쇄 몬테카를로 방법
1. 몬테카를로 적분
1.1 몬테카를로 적분
1.2 연속형 확률변수의 기댓값과 분포
2. 마르코프 연쇄
2.1 마르코프 연쇄
2.2 불변분포
3. 마르코프 연쇄 몬테카를로 방법
3.1 마르코프 연쇄 몬테카를로 방법
3.2 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘
3.3 깁스 표집
4. 자연스러운 공액사전분포
제6장 마르코프 연쇄 몬테카를로 방법의 활용 예
1. 두 모집단의 평균에 대한 추측
1.1 통계적 가설 검정
1.2 통계적 가설 검정의 절차
1.3 통계적 가설 검정의 종류와 귀무가설과 대립가설
1.4 구체적 예
2. 계층 베이즈 모델
부록
1. 사전분포에 대한 전제와 사전분포
2. 수렴의 판단
2.1 Geweke 방법
2.2 Gelman-Rubin 방법
관련이미지
저자소개
| 생년월일 | 1972 |
|---|
1972년 니가타현 출생, 큐슈예술공과대학(현 九州대학) 대학원 예술공학연구과 정보전달 전공 수료, 통계학에 바탕을 둔 정보서비스업체인 주식회사 에스미에서 근무 중. 저서로는 '만화로 쉽게 배우는 회귀분석', '만화로 쉽게 배우는 통계학', 'Excel로 배우는 대응일치분석', '인문계도 잘 알 수 있는 다변량해석', 'AHP와 컨조인트분석'가 있다.
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도쿄대학 총합문화연구과 박사 과정 졸업. 전 시스템 엔지니어. 도쿄대학 교양학부 특임 부교수. 현재 일본에서 강의 및 연구 활동 과 컴퓨터 및 과학 도서 전문 번역가로 활동 중이다. 번역서로는 『잠 못 들 정도로 재미있는 이야기 사회심리학』, 『잠 못 들 정도로 재미있는 이야기 상대성 이론』, 『해부학의 기본』, 『Python 2학년 스크래핑의 구조』, 『Python 1학년』, 『Python이 보이는 그림책』, 『Visual Basic이 보이는 그림책』, 『성공과 실패를 결정하는 1%의 Java 프로그래밍 원리』, 『10일에 끝내는 C언어 입문 교실(제3판)』, 『실천 반복형 소프트웨어 개발』, 『HTML5 & CSS 사전』 등이 있다.
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