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도서 IT 전문서 데이터베이스/데이터분석
현재를 해석하고 미래를 예측하자! 데이터 분석을 위한 베이지안 통계 모델링 with Stan & R
정 가
30,000원
출 간
2019-03-25
지 은 이
마쓰우라겐타로
옮 긴 이
장진희
I S B N
9791160507324
분 량
344쪽
난 이 도
초급,중급

 사람들은 통계 모델링을 통해 데이터가 보여주는 현상을 해석하고 그 원인을 분석해 정보를 얻는다. 이 책은 가장 많이 사용하는 통계 소프트웨어 StanR로 베이지안 통계 모델링을 설명한다. 1부는 통계 모델링과 베이지안 통계의 기초를 설명하고, 2부에서는 Stan의 기초 문법을 배우고 중회귀, 로지스틱 회귀, 푸아송 회귀와 같은 기본적인 회귀 및 모델을 Stan R로 실습한다. 3부에서는 비선형 모델의 계층 모델, 로지스틱 회귀의 계층 모델과 같이 다양한 계층 모델과 시간이나 공간을 다루는 모델로 심화 통계 모델링을 배운다. 통계 모델링을 적합하게 구현하고 효율적인 소프트웨어로 빠르게 모델링하고 싶은 분들에게 추천한다.

1부 도입 

1장 통계 모델링과 Stan 개요 

1.1 통계 모델링이란 

1.2 통계 모델링의 목적

1.3 확률적 프로그래밍 언어 

1.4 왜 Stan인가? 

1.5 왜 RStan인가? 

1.6 추가 자료와 참고 문헌 

2장 베이즈 추정 복습 

2.1 기본 용어와 표기법 

2.2 전통적인 통계학의 문제점 

2.3 가능도와 최대가능도 

2.4 베이즈 추정과 MCMC 

2.5 베이즈 신뢰 구간과 베이즈 예측 구간 

2.6 최대가능도 추정과 베이즈 추정의 관계 

2.7 이 책의 사전분포 선택 방법 

2.8 추가 자료와 참고 문헌 

3장 통계 모델링을 시작하기 전에 

3.1 데이터 분석 전 준비 

3.2 통계 모델링 순서 

3.3 배경지식의 역할 

3.4 모델 표현 방법 

3.5 정보 기준을 사용한 모델 선택 

3.6 추가 자료와 참고 문헌 

 

2부 Stan 입문 

4장 Stan과 Rstan 시작하기 

4.1 Stan과 RStan 준비 

4.2 Stan의 기본적인 문법 

4.3 Stan의 lp__와 target

4.4 단회귀

4.5 추가 자료와 참고 문헌 

4.6 연습 문제

5장 기본적인 회귀와 모델 체크 

5.1 중회귀

5.2 이항 로지스틱 회귀

5.3 로지스틱 회귀

5.4 푸아송 회귀

5.5 추가 자료와 참고 문헌 

5.6 연습 문제

 

3부 발전 

6장 통계 모델링 관점에서 살펴본 확률분포 

6.1 균일분포 

6.2 베르누이분포 

6.3 이항분포 

6.4 베타분포 

6.5 범주형 분포 

6.6 다항분포 

6.7 디리클레분포 

6.8 지수분포 

6.9 푸아송분포 

6.10 감마분포 

6.11 정규분포 

6.12 로그정규분포 

6.13 다변량정규분포 

6.14 코시분포 

6.15 스튜던트의 t분포 

6.16 이중지수분포 

6.17 추가 자료와 참고 문헌 

6.18 연습 문제

7장 회귀분석에서 고민할 점 

7.1 상호작용 

7.2 로그 적용 여부 

7.3 비선형 관계 

7.4 다중공선성 

7.5 중첩 

7.6 설명 변수가 너무 많을 때 

7.7 설명 변수에 노이즈를 포함한다 

7.8 자르기 

7.9 바깥값 

8장 계층 모델 

8.1 계층 모델 도입

8.2 복수의 계층이 있는 계층 모델

8.3 비선형 모델의 계층 모델

8.4 로지스틱 회귀의 계층 모델

8.5 추가 자료와 참고 문헌

8.6 연습 문제

9장 한 걸음 더 나아간 문법 

9.1 변수형과 인덱스

9.2 벡터화를 사용한 고속화

9.3 벡터나 행렬의 수학적 성질 사용

9.4 매개변수 제약

9.5 트러블슈팅

9.6 연습 문제

10장 수렴하지 않을 때의 대처법 

10.1 매개변수의 식별 가능성

10.2 약정보 사전분포

10.3 재매개변수화 

10.4 그 외의 경우 

10.5 추가 자료와 참고 문헌 

11장 이산 매개변수 사용 

11.1 이산 매개변수를 다루는 기술 

11.2 혼합정규분포 

11.3 영과잉 푸아송분포 

11.4 잠재 디리클레 할당 

11.5 추가 자료와 참고 문헌 

11.6 연습 문제 

12장 시간이나 공간을 다루는 모델 

12.1 상태공간 모델 시작 

12.2 계절 조정항 

12.3 변화점 검출 

12.4 다른 확장 방법 

12.5 시간 구조와 공간 구조의 등가성 

12.6 1차원 공간 구조 

12.7 2차원 공간 구조 

12.8 지도를 사용한 공간 구조 

12.9 추가 자료와 참고 문헌 

12.10 연습 문제

부록 A BUGS 언어와 다른 점 

참고 문헌 

찾아보기 

 

ㆍ지은이 마쓰우라겐타로
지은이 소개
신촌 YBM 어학원에서 매달 1,000명 이상의 수강생을 가르치는 YBM 전국 수강생 수 1위 토익 강사다. 현장에서 직접 가르치며 많은 토이커들의 어려움을 누구보다 가까이에서 보고 느끼며 그 해결책을 강의를 통해 풀어내는 것으로 유명하다. 10여 년 동안 토익을 가르치고 매회 토익 시험에 응시하면서 출제 포인트를 완벽하게 분석했고, 신토익도 치밀하게 연구하여 이 책을 집필했다. 강의에서만 볼 수 있는 풀이 노하 우를 문제 하나하나에 모두 반영하여, 문제만 다 풀어도 고득점이 나 올 수 있게 했다. 학력 Univ. of Idaho 영어 교육학 석사 조기 졸업 중앙대 영어 영문학과 졸업 강의 현) 신촌 YBM 어학원 대표 토익 강사 (YBM 전국 수강생 수 1위) 전) 종로 YBM e4u 토익 강사 전) American Language & Culture Program ELS 강의 전) 인재를 만드는 사람들 대표 이사 저서 시나공 혼자서 끝내는 토익 1000제 READING (길벗이지톡) 시나공 토익 한 권으로 끝내는 파트 7 시즌 1, 2 (길벗이지톡) 시나공 토익 NEW 파트 5, 6 실전문제집 시즌 1, 2 (길벗이지톡) 시나공 토익 NEW 파트 7 실전문제집 (길벗이지톡)

ㆍ옮긴이 장진희
옮긴이 소개
항상 재미있는 것만 하며 자유로운 영혼이고 싶은 물리학자. 재미있을 것 같아 번역을 시작했다. 번역서로 『다시 미분 적분』, 『게임을 움직이는 수학과 물리』, 『누구나 통계 with R』, 『데이터 분석을 위한 베이지안 통계 모델링 Stan&R』 등이 있다.

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