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흥미로운 베이지안 통계 : 스타워즈, 레고, 러버 덕으로 이해하는 통계와 확률

원제 : Bayesian Statistics the Fun Way
소득공제

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책소개

불확실성을 잘 추론할 수 있도록 베이지안 방법을 어떻게 적용하는지 LEGO 블록, 트와일라잇 존, 스타워즈 등 다양하고 흥미로운 예제를 통해 설명한다. 또한 수많은 문제에 베이지안 통계를 적용해 불확실성을 모델링할 수 있게 하고 제한된 정보로 더 나은 선택을 할 수 있게 한다. 3부로 구성돼 있으며, 1부에서는 확률을 소개하고 2부에서는 베이지안 확률과 사전확률을 다루며 3부에서는 모수 추정, 4부에서는 통계의 핵심인 가설 검정으로 주제를 확장한다.
다양한 분야에 활용할 수 있으며, 머신러닝, 그래픽, 웹 개발 등 여러 업계에서 선호하는 언어로 꾸준히 성장하고 있는 파이썬을 사용한다. 프로그래밍의 기본 문법뿐만 아니라 수학, 과학, 예술 사이의 연관성을 발견하면서 도전적이고도 재미있게 파이썬을 활용할 수 있게 한다.
문제 해결 결과를 조금 더 시각화하기 위해 그래픽과 도형, 동작, 색을 제공하는 프로세싱을 파이썬과 같이 사용한다.

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ 분포를 계산해 신념의 범위 확인
■ 가설을 비교하고 신뢰할 만한 결론 도출
■ 베이즈 정리를 계산하고 그것이 무엇에 유용한지 이해
■ 결론의 정확성을 확인할 수 있는 사후, 우도, 사전 찾기
■ R 프로그래밍 언어를 사용해 데이터 분석 수행

★ 이 책의 대상 독자 ★

유일한 요구 사항은 고등학교 때 배운 기본 대수학이다. 몇 가지 수학적인 예를 볼 수 있지만 특별히 부담스러운 것은 없다. R 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 약간 사용하지만, 이 책에서 제공하고 설명하므로 R을 미리 배울 필요는 없다. 또한 미적분학에 대해서도 다루지만 이 역시 사전 경험을 필요로 하진 않는다. 부록에서 관련 정보를 충분히 제공할 것이다.
즉, 이 책은 중요한 수학적인 배경 없이 문제를 수학적인 방법으로 생각할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 책을 모두 읽고 나면 일상생활에서 문제를 설명하기 위해 무심코 방정식을 작성하고 있는 자신을 발견할지도 모른다.
만약 통계(베이지안 통계조차도)에 대해 강력한 배경지식이 있다고 하더라도 여전히 이 책을 읽으며 즐거운 시간을 보낼 것이라고 믿는다. 다른 시각으로 기본을 반복, 재검토하는 것이 한 분야를 이해하는 가장 좋은 방법이라고 생각한다. 저자도 글을 쓰는 과정에서 놀라운 것들을 많이 발견했다.

★ 이 책의 구성 ★


1부: 확률 소개
1장. 베이지안 사고와 일상적 추론
베이지안 사고를 소개하고, 어떤 상황에 대해 비판적으로 생각하는 일상적인 방법과 베이지안 사고가 얼마나 유사한지 보여준다. 세상에 대해 이미 알고 있고 믿는 것을 바탕으로 저녁에 창문 밖으로 보이는 밝은 빛이U FO일 확률을 살펴볼 것이다.

2장. 불확실성 측정
동전 던지기 예제를 이용해 확률의 형태로 불확실성에 실제값을 할당한다. 무엇인가에 대한 확신이 얼마인지 나타내기 위해 0부터 1까지의 숫자를 사용한다.

3장. 불확실성의 논리
논리에서는 참인 것과 거짓인 사실을 결합하기 위해 AND, NOT 및 OR 연산자를 사용한다. 확률도 이러한 연산자와 비슷한 개념을 가지고 있다. 약속을 지키기 위한 최적의 교통수단을 추론하는 방법과 교통위반 통고서를 받을 가능성을 조사할 것이다.

4장. 이항 확률분포 생성
확률 규칙을 논리로 사용해 고유한 확률분포, 이항분포를 만들어 유사한 구조를 갖는 많은 확률 문제에 적용할 수 있게 한다. 당신은 가챠 카드 게임에서 유명한 통계학자 카드를 수집할 확률을 예측할 것이다.

5장. 베타분포
첫 번째 연속 확률분포를 배우고 통계를 확률과 다르게 만드는 요인을 소개한다. 통계의 실행은 주어진 데이터를 기반으로 알지 못하는 확률을 알아내려고 노력하는 것을 포함한다. 5장의 예제에서는 마법 동전 분배 상자를 통해 잃은 돈보다 더 많은 돈을 얻을 가능성 에 관해 조사할 것이다.

2부: 베이지안 확률과 사전확률
6장. 조건부확률
기존 정보를 바탕으로 확률을 조건화한다. 일례로 누군가가 남성인지 혹은 여성인지 아는 것은 그들이 색맹일 가능성이 얼마나 높은지를 알려주는 것과 같은 것이다. 또한 조건부확률을 역으로 하는 베이즈 정리를 소개한다.

7장. LEGO를 사용한 베이즈 정리
LEGO 블록에 대한 추론을 통해 베이즈 정리에 대해 더 나은 직관을 얻을 수 있다. 7장에서는 베이즈 정리가 수학적으로 수행하는 작업에 대한 공간적 감각을 제공할 것이다.

8장. 베이즈 정리의 사전, 우도, 사후
베이즈 정리는 일반적으로 세 부분으로 나뉘며 각각은 베이지안 추론에서 자체의 기능을 수행한다. 실제로 각 부분을 무엇이라고 부르고 어떻게 사용하는지 배울 것이다.

9장. 베이지안 사전확률 및 확률분포
영화 〈스타워즈: 제국의 역습〉의 고전적인 소행성 시나리오의 이해를 돕기 위해 베이즈 정리를 어떻게 사용하는지 살펴보고, 이를 통해 베이지안 통계의 사전확률에 대한 이해를 높일 수 있다. 또한 전체 분포를 사전으로 어떻게 사용할 수 있는지도 알 수 있다.

3부: 모수 추정
10장. 평균화 및 모수 추정 소개
모수 추정은 불확실한 값에 대한 최상의 추측을 공식화하기 위해 사용하는 방법이다. 모수 추정에서 가장 기본적인 도구는 간단하게 관찰값을 평균화하는 것이다. 10장에서는 적설량을 분석해 이것이 작동하는 이유를 살펴볼 것이다.

11장. 데이터의 산포도 측정
평균을 구하는 것은 모수를 추정하는 데 유용한 첫 번째 단계이지만, 관찰값이 얼마나 퍼져 있는지 설명하는 방법도 필요하다. 여기서는 관찰값이 얼마나 퍼져 있는지 측정하기 위한 방법으로 평균절대편차(MAD, Mean Absolute Deviation), 분산, 표준편차를 소개한다.

12장. 정규분포
평균과 표준편차를 결합하면 추정을 위해 매우 유용한 분포인 정규분포를 얻을 수 있다. 12장에서는 정규분포를 사용해 알지 못하는 값을 추정할 수 있을 뿐만 아니라 이러한 추정치에 대해 얼마나 확신하는지 알 수 있는 방법을 배울 것이다. 이러한 새로운 기술을 사용해 은행 강도 사건에서 탈출 시간을 결정할 것이다.

13장. 모수 추정 도구: PDF, CDF, 분위수 함수
PDF, CDF 및 분위수 함수를 배워 모수 추정을 더욱 잘 이해할 수 있게 한다. 이러한 도구들을 사용해 이메일 전환율을 추정할 수 있고 각각의 도구가 제공하는 통찰력을 확인할 수 있다.

14장. 사전확률을 고려한 모수 추정
모수 추정을 개선하기 위한 가장 좋은 방법은 사전확률을 포함하는 것이다. 14장에서는 이메일 클릭율 성공에 관해 사전 정보를 추가하면 새로운 이메일에 대한 실제 전환율을 더 잘 추정하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴볼 것이다.

4부: 가설 검정: 통계의 핵심
15장. 모수 추정에서 가설 검정까지: 베이지안A /B 테스트 구축
이제 불확실한 값을 추정할 수 있게 됐으니 가설을 검정하기 위해 두 개의 불확실한 값을 비교하는 방법이 필요하다. 새로운 이메일 마케팅 방법에 대해 얼마나 확신이 있는지 알기 위해 A/B 테스트를 생성할 것이다.

16장. 베이즈 요인 및 사후 오즈 소개: 아이디어 경쟁
희귀질환에 걸렸는지 확인하기 위해 늦게까지 자지 않고 웹을 검색한 적이 있는가? 16장에서는 실제로 얼마나 걱정해야 하는지를 결정하는 데 도움이 되는 아이디어를 테스트하기 위한 또 다른 접근법을 소개할 것이다.

17장. <트와일라잇 존>에서의 베이지안 추론
초능력적인 힘에 대해 얼마나 믿는가? 여기서는 <트와일라잇 존>의 고전적인 에피소드 상황을 분석해 마음을 읽는 기술을 개발할 것이다.

18장. 데이터가 확신을 주지 못할 때
때로는 데이터가 누군가의 신념을 바꾸거나 논쟁에서 이기는 데 도움을 줄 정도로 충분하지 않을 수 있다. 동의하지 않는 의견에 대해 친구의 마음을 바꾸게 할 수 있는 방법과 호전적인 사람과 논쟁할 가치가 없는 이유를 알아보자.

19장. 가설 검정에서 모수 추정까지
다양한 가설에 대해 비교하는 방법을 살펴봄으로써, 모수 추정으로 다시 돌아간다. 특정 게임의 공정성을 분석하기 위해 간단한 가설 검정에서 다룬 도구를 사용해 첫 번째 통계 예제인 베타분포를 도출할 것이다.

부록 A: R의 간단한 소개
R 프로그래밍 언어의 기본 사항에 대해 간략하게 설명할 것이다.

부록 B: 미적분 개념 소개
이 책에서 사용되는 수학을 편안하게 해줄 수 있을 만큼의 미적분을 다룰 것이다.

★ 지은이의 말 ★

베이지안 통계는 매우 유용하다는 것 외에도 아주 재미있을 것이다.
베이지안 추론을 배우는 데 도움을 주기 위해 LEGO 블록, 〈트와일라잇 존〉, 〈스타워즈〉 등을 살펴볼 것이다. 문제에 대해 일단 확률적으로 생각하기 시작하면 모든 곳에서 베이지안 통계를 사용하기 시작할 것이다. 매우 빠르고 재미있게 읽을 수 있도록 구성됐으므로, 페이지를 넘겨 베이지안 통계로의 모험을 시작해보자.

목차

1부. 확률 소개

1장. 베이지안 사고와 일상적 추론
__낯선 경험에 대한 추론
____관찰 데이터
____사전 신념 보유 및 조건부확률
____가설 형성
____일상 언어에서의 가설 발견
__더 많은 증거 수집과 신념 업데이트
__가설 비교
__데이터는 신념에 영향을 미치지만 신념은 데이터에 영향을 미치지 않는다
__마무리
__연습 문제

2장. 불확실성 측정
__확률이란 무엇인가?
__사건의 결과를 세어 확률 계산
__신념의 비율로 확률 계산
____오즈를 이용한 확률 결정
____확률 해결
____동전 던지기에서의 신념 측정
__마무리
__연습 문제

3장. 불확실성의 논리
__AND를 사용한 결합 확률
____두 가지 확률의 결합 해결
확률에 곱의 규칙 적용
____예제: 지각할 확률 계산
____OR를 사용한 결합 확률
__상호 배타적인 사건에 대한 OR 계산
____상호 배타적이지 않은 사건에 합의 규칙 사용
____예제: 높은 벌금을 받을 확률 계산
__마무리
__연습 문제

4장. 이항 확률분포 생성
__이항분포의 구조
__문제의 세부 사항을 이해하고 추출하기
__이항계수를 사용해 결과의 수 세기
____조합: 이항계수를 사용해 세기
____원하는 결과의 확률 계산
__예제: 가챠 게임
__마무리
__연습 문제

5장. 베타분포
__마법 상자 시나리오: 데이터 얻기
____확률, 통계, 추론의 구분
____데이터 수집
____확률의 확률 계산
__베타분포
____확률 밀도함수 분해
____문제에 확률 밀도함수 적용
____적분을 이용한 연속 분포 정량화
__가챠 게임 리버스 엔지니어링
__마무리
__연습 문제

2부. 베이지안 확률과 사전확률

6장. 조건부확률
__조건부확률 소개
____조건부확률이 중요한 이유
____확률의 종속성과 수정된 규칙
__역방향 조건부확률과 베이즈 정리
__베이즈 정리 소개
__마무리
__연습 문제

7장. 레고를 사용한 베이즈 정리
__조건부확률 시각화 작업
__수학적으로 작업
__마무리
__연습 문제

8장. 베이즈 정리의 사전, 우도 및 사후
__세 부분
__범죄 현장 조사
____우도 해결
____사전확률 계산
____데이터 정규화
__대립 가설 고려
____대립 가설에 대한 우도
____대립 가설에 대한 사전확률
____대립 가설에 대한 사후확률
__정규화하지 않은 사후확률 비교
__마무리
__연습 문제

9장. 베이지안 사전확률 및 확률분포
__C-3PO의 소행성 지대 의심
__C-3PO의 신념 결정
__한 솔로의 공격성에 대한 설명
__사후확률로 긴장감 조성
__마무리
__연습 문제

3부. 모수 추정

10장. 평균화 및 모수 추정 소개
__적설량 추정
____측정 값을 평균화한 오차 최소화
____단순화된 버전의 문제 해결
____좀 더 극단적인 사례 해결
____가중 확률로 실제 값 추정
____기댓값, 평균 및 평균화 정의
__측정을 위한 평균 대 요약을 위한 평균
__마무리
__연습 문제

11장. 데이터의 산포도 측정
__우물에 동전 떨어뜨리기
__평균절대편차 찾기
__분산 찾기
__표준편차 찾기
__마무리
__연습 문제

12장. 정규분포
__특정한 행동을 위해 퓨즈 측정하기
__정규분포
__퓨즈 문제 해결
__약간의 트릭과 직감
__"N 시그마" 이벤트
__베타분포와 정규분포
__마무리
__연습 문제

13장. 모수 추정 도구: PDF, CDF, 분위수 함수
__이메일 등록에 대한 전환율 추정
__확률밀도함수
____PDF의 시각화 및 해석
____R에서 PDF 작업
__누적분포함수 소개
____CDF의 시각화 및 해석
____중앙값 찾기
____적분을 시각적으로 접근
____신뢰구간 추정
____R에서 CDF 사용
__분위수 함수
____분위수 함수의 시각화 및 이해
____R에서 분위 계산
__마무리
__연습 문제

14장. 사전확률을 고려한 모수 추정
__이메일 전환율 예측
__사전 신념으로 폭넓은 상황 정보 취하기
__경험을 수량화하는 수단으로서의 사전
__아무것도 모를 때 사용할 공정한 사전이 있나?
__마무리
__연습 문제

4부. 가설 검정: 통계의 핵심

15장. 모수 추정에서 가설 검정까지: 베이지안 A/B 테스트 구축
__베이지안 A/B 테스트 설정
____사전확률 찾기
____데이터 수집
__몬테카를로 시뮬레이션
____얼마나 많은 세계에서 B가 더 나은 변형일까?
____변형 B가 변형 A보다 얼마나 더 나은가?
__마무리
__연습 문제

16장. 베이즈 요인 및 사후 오즈 소개: 아이디어 경쟁
__베이즈 정리 재논의
__사후 비율을 사용해 가설 검정 구축
____베이즈 요인
____사전 오즈
____사후 오즈
__마무리
__연습 문제

17장. <트와일라잇 존>에서의 베이지안 추론
__<트와일라잇 존>에서의 베이지안 추론
__베이즈 요소를 사용해 미스틱 시어 이해하기
____베이즈 요인 측정
____사전 신뢰의 처리
__자신의 초능력 개발
__마무리
__연습 문제

18장. 데이터가 확신을 주지 못할 때
__주사위 던지기와 초능력적인 친구
____우도 비교
____사전 오즈 포함
____대립 가설 고려
__친척 및 음모론자와의 논쟁
__마무리
__연습 문제

19장. 가설 검정에서 모수 추정까지
__카니발 게임은 정말 공정한가?
____다중 가설 고려
____R을 사용해 더 많은 가설 검색
____우도 비율에 사전 추가
__확률분포 구축
__베이즈 요인에서 모수 추정까지
__마무리
__연습 문제

부록 A. R의 간단한 소개
__R과 RStudio
__R 스크립트 생성
__R의 기본 개념
____자료형
____결측값
____벡터
__함수
____기본 함수
__랜덤 샘플링
____runif() 함수
____rnorm() 함수
____sample() 함수
____예측 가능한 랜덤 결과에 set.seed() 사용
__사용자 함수 정의
__기본 플롯 생성
__예제: 주가 시뮬레이션
__요약

부록 B. 미적분 개념 소개
__함수
____얼마나 멀리 달렸는지 추정하기
____곡선 아래 면적 측정: 적분
____변화율 측정: 미분
__미적분의 기본 정리

부록 C. 연습 문제 답안

저자소개

생년월일 -
출생지 -
출간도서 0종
판매수 0권

현재 웨이페어(Wayfair)에서 데이터 과학자로 일하고 있으며, 50년 이상 베이지안 통계를 사용해 실제 비즈니스 문제를 해결해왔다. 운영 중인 블로그 countBayesie.com에서 확률에 관해 자주 이야기한다. 『Get Programming with Haskell』(Manning, 2018)의 저자로 미국 매사추세츠주 보스턴에 살고 있다

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가톨릭대학교에서 수학 전공으로 학사를, 이화여대대학원에서 컴퓨터 전공으로 석사를 마쳤다. 이후 The Graduate Center of the City University of New York에서 컴퓨터공학 박사 학위를 받았다. 대학에서 데이터베이스와 시뮬레이션 등을 강의했고, 1990년부터 현재까지 유한대학교 IT소프트웨어공학과 교수로 재직 중이다.
「병렬 컴퓨터상에서 GPSS 구현을 위한 알고리즘」, 「통계 기반 교통 시뮬레이션의 애니메이션화」 등 다수의 논문을 썼고, [쉽게 풀어 쓴 비주얼 베이직](생능출판사, 2008), [예제 따라가며 쉽게 배우는 오라클](기한재, 2015) 등의 저서가 있다.

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