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파이썬을 활용한 베이지안 통계 : 동전 던지기와 하키 승률로 배우는 데이터 분석 / 지은이 : 앨런 B. 다우니 ;옮긴이 : 권정민
파이썬을 활용한 베이지안 통계 : 동전 던지기와 하키 승률로 배우는 데이터 분석 책표지
  • ·표제/책임표시사항 파이썬을 활용한 베이지안 통계 : 동전 던지기와 하키 승률로 배우는 데이터 분석 / 지은이 : 앨런 B. 다우니 ;옮긴이 : 권정민
  • ·발행사항 서울 : 한빛미디어, 2014
  • ·형태사항 228 p. :도표 ;24 cm
  • ·주기사항 원표제:Think Bayes
    색인수록
    원저자명: Allen B. Downey
    영어 원작을 한국어로 번역
  • ·표준번호/부호 ISBN: 9788968481147  13000 : \18000 
  • ·분류기호 한국십진분류법-> 413.8  듀이십진분류법-> 519.54  
  • ·주제명 베이지안 망[--網]통계[統計]파이썬[Python]
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권별정보 안내
신청 편/권차 편제 저작자 발행년도 등록번호 청구기호 자료있는 곳 자료상태 예약자 반납예정일 매체구분
지은이: 앨런 B. 다우니 ;옮긴이: 권정민 2014 SE0000134992 413.8-14-19 일반자료실(서고) 서고 비치(온라인 신청 후 이용) 0 - 인쇄자료(책자형) 
지은이: 앨런 B. 다우니 ;옮긴이: 권정민 2014 SE0000135001 413.8-14-19=2 일반자료실(서고) 서고 비치(온라인 신청 후 이용) 0 - 인쇄자료(책자형) 
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목차


__옮긴이의 글 
__들어가며 

CHAPTER 1 베이즈 이론
__1.1 조건부 확률 
__1.2 결합 확률 
__1.3 쿠키 문제 
__1.4 베이즈 이론 
__1.5 통시적 해석 
__1.6 M&M 문제 
__1.7 몬티 홀 문제 
__1.8 토의 

CHAPTER 2 계산 통계
__2.1 분포 
__2.2 쿠키 문제 
__2.3 베이지안 프레임워크 
__2.4 몬티 홀 문제 
__2.5 프레임워크 캡슐화 
__2.6 M&M 문제 
__2.7 토의 
__2.8 연습문제 

CHAPTER 3 추정 1
__3.1 주사위 문제 
__3.2 기관차 문제 
__3.3 사전 확률로 할 수 있는 것 
__3.4 사전 확률의 대안 
__3.5 신뢰구간 
__3.6 누적 분포 함수 
__3.7 독일 탱크 문제 
__3.8 토의 
__3.9 연습문제
 
CHAPTER 4 추정 2
__4.1 유로 문제 
__4.2 사후 확률 요약하기 
__4.3 사전 분포 범람 
__4.4 최적화 
__4.5 베타 분포 
__4.6 토의 
__4.7 연습문제 

CHAPTER 5 공산과 가산
__5.1 공산 
__5.2 베이즈 이론의 공산 형태 
__5.3 올리버의 혈액형 
__5.4 가산 
__5.5 최댓값 
__5.6 혼합 
__5.7 토의 

CHAPTER 6 의사 결정 분석
__6.1 ‘그 가격이 적당해요’ 문제 
__6.2 사전 분포 
__6.3 확률 밀도 함수 
__6.4 PDF 나타내기 
__6.5 참가자 모델링 
__6.6 우도 
__6.7 갱신 
__6.8 최적 입찰 
__6.9 토의 

CHAPTER 7 예측
__7.1 보스턴 브루인스 문제 
__7.2 포아송 프로세스 
__7.3 사후 분포 
__7.4 골의 분포 
__7.5 이길 확률 
__7.6 서든 데스 
__7.7 토의 
__7.8 연습문제 

CHAPTER 8 관측 편향
__8.1 레드라인 문제 
__8.2 모델 
__8.3 대기 시간 
__8.4 대기 시간 예측 
__8.5 도착 비율 추정 
__8.6 결합 불확실성 
__8.7 의사 결정 분석 
__8.8 토의 
__8.9 연습문제 

CHAPTER 9 두 차원
__9.1 페인트볼 게임 
__9.2 스윗 
__9.3 삼각법 
__9.4 우도 
__9.5 결합 분포 
__9.6 조건 분포 
__9.7 신뢰구간 
__9.8 토의 
__9.9 연습문제 

CHAPTER 10 근사 베이지안 계산
__10.1 변이 가설 
__10.2 평균과 표준편차 
__10.3 갱신 
__10.4 CV의 사후 분포 
__10.5 언더플로 
__10.6 로그 우도 
__10.7 약간의 최적화 
__10.8 근사 베이지안 계산(ABC) 
__10.9 로버스트 추정 
__10.10 누가 더 변이성이 높은가? 
__10.11 토의 
__10.12 연습문제 

CHAPTER 11 가설 검정
__11.1 유로 문제(2) 
__11.2 공정하게 비교하기 
__11.3 삼각 사전 확률 
__11.4 토의 
__11.5 연습문제

CHAPTER 12 증거
__12.1 SAT 점수 해석 
__12.2 스케일 
__12.3 사전 분포 
__12.4 사후 분포 
__12.5 더 나은 모델 
__12.6 보정 
__12.7 효과의 사후 분포 
__12.8 예측 분포 
__12.9 토의 
__
CHAPTER 13 시뮬레이션
__13.1 신장 종양 문제 
__13.2 단순 모델 
__13.3 좀 더 일반적인 모델 
__13.4 구현 
__13.5 결합 확률 캐싱 
__13.6 조건 분포 
__13.7 연속 상관관계 
__13.8 토의 

CHAPTER 14 계층 모델
__14.1 가이거 계수기 문제 
__14.2 단순하게 시작하기 
__14.3 계층적으로 만들기 
__14.4 약간 최적화하기 
__14.5 사후 분포 추출하기 
__14.6 토의 
__14.7 연습문제 

CHAPTER 15 차원 다루기
__15.1 배꼽 박테리아 
__15.2 사자와 호랑이와 곰 
__15.3 계층 버전 
__15.4 랜덤 샘플링 
__15.5 최적화 
__15.6 계층 구조 붕괴 
__15.7 문제 하나 더 
__15.8 아직 끝나지 않았다 
__15.9 배꼽 박테리아 데이터 
__15.10 예측 분포 
__15.11 결합 사후 분포 
__15.12 범위 
__15.13 토의 

__찾아보기