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데이터 분석을 위한 베이지안 통계 모델링 with Stan & R

현재를 해석하고 미래를 예측하자!

마쓰우라 겐타로 지음| 장진희 옮김| 길벗 |2019년 04월 11일 (종이책 2019년 03월 25일 출간)

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    상품 정보
    출간일 2019년 04월 11일 (종이책 2019년 03월 25일 출간)
    포맷용량 PDF(11.07MB)
    쪽수 344쪽(PDF기준)|

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책소개

이 책이 속한 분야

사람들은 통계 모델링을 통해 데이터가 보여주는 현상을 해석하고 그 원인을 분석해 정보를 얻는다. 이 책은 가장 많이 사용하는 통계 소프트웨어 Stan과 R로 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 Stan과 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.

상세이미지

데이터 분석을 위한 베이지안 통계 모델링 with Stan & R 도서 상세이미지

목차

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 추...

저자소개

저자 : 마쓰우라 겐타로

약력 1980년 아이치현 출생
2003년 동경대학교 교양학부 기초과학과 수리과학코스 졸업
2005년 동경대학교 대학원 종합문화연구과 광역과학전공 석사과정 수료
현재는 제약회사에서 임상시험 디자이너로 재직 중
전문 통계 모형화, 데이터 과학, 바이오 인포메이션, 복잡계 물리
공저 『이와나미 데이터 사이언스 vol. 1』 (이와나미쇼텐, 2015)

역자 : 장진희

항상 재미있는 것만 하며 자유로운 영혼이고 싶은 물리학자. 재미있을 것 같아 번역을 시작했다. 번역서로 『모두의 아두이노』와 『게임을 움직이는 수학과 물리』, 『누구나 통계 with R』이 있다.

책속으로

* 현재 컨텐츠 정보를 준비 중에 있습니다.

출판사서평

통계 모델링에 익숙해지자
통계 모델링의 개요와 목적부터 시작한다. 통계 모델링 도출 순서를 ’분석 목적 → 데이터 분포 확인 → 메커니즘 구상 → 모델식 기술 → Stan으로 구현 → 추정 결과 해석‘ 단계로 정리했으며,
중회귀, 로지스틱 회귀, 푸아송 회귀 등 다양한 예제로 실습하여 통계 모델링에 익숙해질 수 있다. 또한, 통계 모델링을 하면서 겪는 회귀 분석에서 고민해야 할 내용, MCMC가 수렴하지 않을 때의 대처법 등도 설명한다.

빠르고 효율적인 Stan을 사용하자
Stan은 2012년부터 깃허브에서 활발히 개발되고 있는 확률적 프로그래밍 언어다. WinBUGS나 JAGS와 마찬가지로 사후분포에서 표본을 추출하지만, MCMC의 일종인 NUTS를 사용해 1스텝의 계산량은 많음에도 스텝 수가 확연히 줄어 전체 계산 시간이 매우 짧다. 또한, 오류로 인해 표본 추출이 어려웠던 모델도 꽤 정상적으로 표본을 추출할 수 있으며, 오류 메시지도 명쾌해서 디버깅하기 쉽다. Stan과 R 전용 패키지인 RStan으로 실습하며 Stan의 우수함을 느껴보자.

[베타테스터 후기]
이 책은 기본적인 통계 지식이 있고, R을 활용하여 간단한 코드를 작성할 수 있는 정도의 수준이라면 쉽게 따라할 수 있으므로 통계 모델링을 공부하기에 아주 적합합니다.
_권동재(대구경북과학기술원 대학원 석사과정)

베이지안 통계에 더욱 친숙해지고, Stan을 이용하여 효율적인 접근이 가능하게 해주는 일석이조의 책입니다.
_오현준(의사 & ADP 자격자)

기초 통계학이 아니라 중급 통계에서 배울 수 있는 상급 기술들을 배우고 실제로 예제를 통해서 실행하고 결괏값을 볼 수 있어서 아주 유익했습니다. 기초만 반복하는 데 부족함을 느꼈던 저 같은 분에게 자신 있게 추천합니다.
_이종우(웹 개발자 & 데이터 아키텍처)

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