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만화로 쉽게 배우는 베이즈 통계학
- 다카하시 신 저
- 이영란 역
- 성안당
- 2018년 07월 30일
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ISBN: 9788931582727
232쪽
180 x 235 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 26
- 주간 자연과학/공학: 78위
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책 소개
저자 소개
지은이 : 타카하시 신 (高橋 信)
규슈예술공과대학(현 규슈대학) 대학원 예술공학연구과 정보전달 전공 수료
현재) 통계학을 기초로 한 정보서비스업을 취급하는 주식회사 에스미에서 근무중
http://www.esumi.co.jp
《저 서》
「만화로 쉽게 배우는 회귀분석」(성안당)
「만화로 쉽게 배우는 통계학」(성안당)
「Excel로 배우는 대응일치분석」
「인문계도 잘 알 수 있는 다변량해석」(공저)
「AHP와 컨조인트분석」(공저)
옮긴이 : 이영란
도쿄대학 총합문화연구과 박사 과정을 졸업한 전 시스템 엔지니어. 현재 일본에서 강의 및 연구 활동과 컴퓨터 도서 전문 번역가로 활동 중이다. 주요 번역 도서로는 ＜Visual Basic이 보이는 그림책＞, ＜성공과 실패를 결정하는 1%의 Java 프로그래밍 원리＞, ＜10일에 끝내는 C 언어 입문교실 제3판＞, ＜실천 반복형 소프트웨어 개발＞, ＜HTML5 & CSS 사전> 외 다수가 있다.
감수 : 정석오
seokohj@hufs.ac.kr
현직 한국외국어대학교 통계학과 교수·(주)서스틴베스트 자문위원·한국통계학회 평의원·대한뇌기능학회 대의원
학력 서울대학교 통계학과 박사, 서울대학교 계산통계학과 졸
연구 분야 비모수적 함수추정, 뇌기능매핑, 금융자료분석, 사회책임투자
저서 《베이지안통계학(개정판)》, 강기훈 외(2005), 자유아카데미
역자 소개
역자_이영란
- 테크니컬 라이터 및 컴퓨터 도서전문 번역자
<주요 번역서>
『성공과 실패를 결정하는 1%의 Windows 구조와 원리』, 『성공과 실패를 결정하는 1%의 컴퓨터 원리』, 『알고리즘이 보이는 그림책』, 『TCP/IP가 보이는 그림책』 외 다수
감역자_ 정석오
- 한국외국어대학교 통계학과 교수
- ㈜서스틴베스트 자문위원
- 한국통계학회 평의원, 대한뇌기능학회 대의원
<주요 저서>
『베이지안 통계학(개정판)』
책 속에서
목차
머리말
서장 프롤로그
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
서장 프롤로그
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
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