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베이즈 통계학
만화로 쉽게 배우는
성안당 2018.07.30.
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책소개

목차

머리말
서장프롤로그

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

저자 소개 3

다카하시 신

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高橋信

1972년 니가타현 출생으로 큐슈예술공과대학(現, 큐슈대학) 대학원 예술공학연구과 정보전달 석사과정을 수료하였다. 데이터 분석 업무와 세미나 강사 활동 등을 거쳤으며, 현재는 저술 활동 중이다.

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테크니컬 라이터 및 컴퓨터 도서전문 번역자

감수정석오

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서울대학교 계산통계학과를 졸업 후 동대학원 통계학과에서 박사 학위를 취득했다. 2005년부터 현재까지 한국외국어대학교 통계학과 교수로 재직 중이며, (주)서스틴베스트 자문위원이자 엘지유플러스 빅데이터센터 자문위원으로도 활동하고 있다. 저서로 『베이지안 통계학(공저)』이 있고, 역서로는 『빅데이터 통계 분석과 그래픽용 프로그래밍 언어의 대표 주자! 오픈소스 R』 등이 있다.

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품목정보

발행일
2018년 07월 30일
쪽수, 무게, 크기
232쪽 | 482g | 182*235*20mm
ISBN13
9788931582727

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