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베이지안 데이터 분석 바이블 : R, JAGS, Stan을 이용한

원제 : Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition

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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.

출판사 서평

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

추천사

"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(Michael Lee) / 캘리포니아대학교 어바인캠퍼스(UCI) 교수

"대부분의 인지과학자와 실험심리학자가 연구 실험을 계획하고 분석하는 접근 방식에 변화를 일으킬 것이다."
- 제프리 아이버슨 (Geoffrey Iverson) / 캘리포니아대학교 어바인캠퍼스 교수

"스타일 면에서 다른 책보다 훨씬 훌륭하다. 돈을 내고 소장할 만한 가치가 있다. 정말 대단하다!"
- 제임스 맥클렐런드(James L. McClelland) / 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)

본문중에서

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 중요하다. 하지만 보통 일상에서 동전을 던져 나온 결과는 그렇게 대수롭지 않다. 그렇다면 왜 굳이 동전 던지기 통계를 공부해야만 하는가? 그 이유는 우리가 관심 있어 하는 실제 세상의 여러 사건을 대신해주기 때문이다. 심장 수술의 경우, 1년 이상 생존 또는 아님으로 환자 결과를 나눌 수 있고, 1년 이상 생존하는 환자의 확률을 알고 싶을 수 있다. 약의 경우, 두통 발생 또는 아님으로 결과를 나눌 수 있고, 두통 발생 확률이 궁금할 수 있다. 설문용 질문의 경우, 결과는 동의함 또는 동의 안 함이 되고, 각 응답 확률을 알고 싶을 수 있다. 두 명의 후보 중 한 사람에게 투표하는 경우, 후보 A와 후보 B가 두 결과가 되고 투표 전에 후보 A가 승리할 확률을 여론조사로부터 예측하고 싶을 수 있다. 다문항 시험의 경우, 문항 답이 맞는지 틀린지 정확도를 측정하는 수리력을 연구할 수도 있다. 또는 서로 다른 하위 모집단 안에서 특정 인지 과정의 뇌 편향(brain lateralization)을 연구하는 경우, 결과는 오른쪽 편향이나 왼쪽 편향 중 하나인데 하위 모집단 안에서 왼쪽 편향일 확률을 예측할 수도 있다.
(/ p.79)

독자가 지금 사는 곳에서 평범한 날에 구름 낄 확률은 얼마인가? 비가 내리고 있다는 일기예보를 들었다고 가정하면 구름 낄 확률은 얼마일까? 이 두 확률이 같지 않다는 점에 주의해야 한다. 왜냐하면 p(구름) p(구름|비)라고 아주 잘 알고 있기 때문이다. 대신 지금 밖에 있는 사람들이 모두 선글라스를 끼고 있다고 생각해보자. p(구름) p(구름|선글라스)가 가장 그럴듯하다. 기상과 관련한 이 예제에서 우리가 어떻게 추론했는지 잘 생각해보자. 하늘의 두 가지 상태, 구름 낌 또는 맑음에 대한 사전 신뢰율부터 시작했다. 그런 다음에 다른 몇몇 데이터, 즉 비가 온다거나 사람들이 선글라스를 끼고 있다는 것을 고려했다. 새로운 데이터 조건으로 가능한 하늘 상태에 대해 신뢰율을 재할당했다. 새로운 데이터가 비가 온다일 때, 처음보다 더 구름 낌을 신뢰하게 되었다. 대신 데이터가 선글라스에 대한 것일 때 구름 낌을 처음보다 덜 신뢰하게 되었다. 베이즈 규칙은 단순히 신뢰율을 사전 할당하는 것과 데이터에 조건해서 신뢰율을 사후 할당하는 것 사이의 수학적 관계를 뜻한다.
(/ p.105)

이번 장에서는 어떤 근사법도 쓰지 않고 순전히 해석학만을 사용해서 어떻게 베이지안 추론을 하는지에 대한 예를 보여준다. 궁극적으로 복잡한 응용 예제에 필요한 해석학적 접근은 하지 않겠지만 두 가지 이유에서 이번 장은 중요하다. 첫째, 이번 장에 나오는 상대적으로 간단한 수학을 통해 연속 파라미터에 대한 베이지안 추론의 기초 개념을 잘 파악할 수 있다. 데이터가 쌓이면서 신뢰율을 연속으로 할당하는 법을 간단한 식으로 보여준다. 여기에 나온 보기들은 다음에 나올 근사법에 대한 개념을 세우는 데 중요한데, 그 이유는 근사를 어디에 적용할지를 명확히 알 수 있게 해주기 때문이다. 둘째, 이번 장에서 소개하는 분포, 특히 베타분포는 이후에 나오는 몇몇 장에서 반복적으로 등장할 것이므로 잘 알아두는 것이 좋다.
(/ p.131)

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저자소개

존 크러슈케 [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
생년월일 -
출생지 -
출간도서 0종
판매수 0권

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.

생년월일 -
출생지 -
출간도서 0종
판매수 0권

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.

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