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책소개
목차
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1. 자료의 기술
2. 확 률 3. 확률변수와 확률분포 4. 표본분포 5. 추 정 6. 가설검정 7. 두 집단에 대한 비교 8. 분산분석 9. 상관분석과 단순회귀분석 10. 다중회귀분석 11. 범주형 자료분석 |
저자 소개
저자 : 최종후
고려대학교 통계학과 및 동 대학원 통계학 박사학위를 취득했다. 고려대학교 정보통계학과 교수, 농림부 농업통계정보심의위원회 위원, 통계청 통계위원회 전문위원, 한국산업안전공단 자문교수, 사회조사분석사 출제위원을 역임했다.
저서로는『연구조사방법의 이해』『사회조사분석사 2-사회통계』『JMP를 이용한 상관·회귀분석』『SAS Enterprise Miner를 이용한 데이터마이닝-방법론과 활용-』등이 있다.
저서로는『연구조사방법의 이해』『사회조사분석사 2-사회통계』『JMP를 이용한 상관·회귀분석』『SAS Enterprise Miner를 이용한 데이터마이닝-방법론과 활용-』등이 있다.
품목정보
- 발행일
- 2001년 03월 31일
- 쪽수, 무게, 크기
- 382쪽 | 839g | 188*254*30mm
- ISBN13
- 9788984110540
책 속으로
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베이즈 정리(Bayes' Theorem)란 18세기 영국의 수학자인 Bayes가 특수한 사상이 주어진 조건하에서 어떠한 사상이 일어날 확률을 산출하는 이론을 정리한 것이다. 베이즈 정리에 대한 이해를 돕기 위해 국내프로야구의 예를 생각해 보자.
전년도의 프로야구가 끝난 후에 다음해에 한화의 우승확률을 10%로 예상된다고 해 보자. 이 때 구단에서 다음해에 반드시 한화를 우승으로 이끌기 위해 미국에 있는 박찬호, 일본에 있는 선동렬, 이종범 그리고 홈런타자 이승엽 등을 영입하였다고 하자. 그러면 한화의 우승확률은 10%가 아니라 그 확률이 훨씬 커질 것이라 생각하는 것이 옳을 것이다. 즉, 추가적인 정보가 있기 전의 어떤 사상에 대한 확률을 사전확률(Prior Probability)이라 하고(프로야구의 예에서 한화의 우승확률 0.1), 추가적인 정보(박찬호, 선동렬, 이종범, 이승엽 영입)가 얻어진 후의 수정된 어떤 사상의 확률(유명선수 영입했다는 조건하의 한화의 우승확률)을 사후확률(Posterior Probability)이라 한다. --- p. 60 |
