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★ [컨퍼런스] 인공지능, 챗봇부터 블록체인까지 기업 적용 사례로 알아보는 IT 트랜드 2018 (2017년 11월 23일) ★

파이썬을 활용한 베이지안 통계: 동전 던지기와 하키 승률로 배우는 데이터 분석

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 앨런 B. 다우니
  • 번역 : 권정민
  • 출간 : 2014-07-14
  • 페이지 : 228 쪽
  • ISBN : 9788968481147
  • 물류코드 :2114
초급 초중급 중급 중고급 고급
5점 (4명)
좋아요 : 1

파이썬 프로그래밍을 할 수 있고 확률에 대한 간단한 개념만 있다면 베이지안 통계를 배울 준비가 된 것이다.
이 책에서는 수학 기호 대신 파이썬 코드를, 연속형 확률 분포 대신 이산형 확률 분포를 사용해서 통계 문제를 푸는 방법을 알려준다. 수학적 방법에서 빠져나와 코드로 기본 베이지안 개념을 명확하게 보면 이 기술을 실생활의 문제에 적용할 수 있을 것이다.
베이지안 통계 방법은 날로 일반화되고 중요성이 강조되고 있지만, 아직까지 초보자가 쓸 수 있는 자료는 부족하다. 저자인 앨런 B. 다우니가 가르치는 학부 수업 내용을 기초로 한 이 책의 접근법은 여러분의 기본기를 탄탄하게 다질 수 있도록 도와줄 것이다.

 

· 파이썬 프로그래밍 언어로 베이지안 통계를 배우고 이해할 수 있다.
· 추정, 예측, 의사 결정 분석, 증명, 가설 검정에 이르는 다양한 문제를 다룰 수 있다.
· 동전, M&M 초콜렛, 던전 앤 드래곤 게임, 페인트볼, 하키 같은 간단하고도 재미있는 예제로 내용을 익힐 수 있다.
· SAT 점수 해석, 신장암 시뮬레이션, 미생물 같은 실생활의 문제를 계산적 방법론을 통해 접근할 수 있다.

저자

앨런 B. 다우니

올린 공과대학(Olin College of Engineering)의 전산학과 교수다. 웰슬리 대학(Wellesley College), 콜비 대학(Colby College), U.C. 버클리(U.C.berkeley)에서 전산학을 가르쳤다. U.C.버클리에서 전산학과 박사를 받았으며, MIT에서 학사 및 석사 학위를 받았다. 이 책 외에도 『Think Stats : 프로그래머를 위한 통계 및 데이터 분석 방법』(한빛미디어, 2013, eBook)이 번역되었다.

역자

권정민

세상은 데이터로 이루어져 있다고 생각하며 이를 잘 활용해 좀 더 많은 사람을 널리 즐겁게 하자는 목표가 있다. 이런 목표를 기반으로 다양한 데이터 분석 및 활용 방안을 고민하고 연구하는 것을 업으로 하고 있다. 카이스트와 포스텍에서 산업공학과 전산학을 전공했으며 다양한 산업군에서 데이터 분석을 해왔다. 데이터가 화두로 떠오르기 조금 전에 세상이 데이터로 이뤄졌음을 깨달았다는 것에 조그마한 자부심을 느끼며, 데이터에서 가치를 찾아내는 일을 좀 더 즐겁고 지속적으로 할 수 있는 방안을 찾고자 매일 고민하며 연구한다. 『빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍』(에이콘출판사, 2012), 『The R Book(Second Edition) 한국어판』(에이콘출판사, 2014)을 번역했다.

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

  • 책의 구성과 내용은 얇은 두께와는 달리 내용면에서도 알차고 꽉차있고

    요새 핫한 언어인 파이썬으로 베이지안 확률론을 어떻게 풀어가는지 자세히 나와있다




    하지만 통계 혹은 파이썬을 전혀 모르는 사람에게 자세하게 알려주는 친절은 없다

    통계이론정도는 읽어야하고 안풀리는 부분은 검색으로 풀어나가야할 문제이다



    간단한 통계지식을 가지고 있다면 초반의 이론을 지나면 간단한 문제부터 복잡해지는 문제까지 다양한 경우를 통해 학습할 수 있게 되어있다.



    파이썬을 막 접한 사람에게서 에러가 많이 발생하는 부분은 역시 띄어쓰기 부분이다

    책을 이해하고 공부하기에 큰 어려움은 없지만 약간의 수정이 필요한 곳이 보인다





    최근몇년전 통계학과에서도 기존에 SAS 나 SPSS 등을 벗어나 R 이나 Python 같은 오픈소스도 같이 가르친다고 한다


    Python 을 활용해 베이지안 확률론을 정리하고 싶다면 이책을 추천하고 싶다.

    책의 얇기에 실망할 수도 있겠지만 그 책의 내용만큼은 실망하지 않을것같다.

  • "물론" 베이지안 통계라는 기법 자체가 소설책마냥 술술 읽어 내려갈 수 있는 내용은 아니다.
    200페이지에 달하는, 손가락 한마디 두께도 안되는 책을 2~3주에걸쳐 읽었고
    책과 연습장, 컴퓨터를 오가며 공부하듯 읽어야 했다.
    그런데 이거 재미있다.
    항상 시험기간이 되어서야 인상 잔뜩 쓰고 한숨쉬며 했던 공부랑 조금 다르다.
    적당히 머리도 써가며 문제도풀고 수식도 읽고.
    마치 아는것 많은 미국 친구랑 수다떨며 공부하는 느낌이다.

    제목을 보고 이미 예상했겠지만, 꽤나 전문분야를 타겟으로 하는 책이다.
    수학과 언어에 완전 문외한인 사람이라면 솔직히 어려울 것 같다. 지레 겁을 먹기도 했다.
    하지만 모든 일은 "관심"에서 시작된다던가. 조금 보다보니 재밌다.
    어려워보이는 용어, 이론이 이해될때는 왜인지 신기하기도 하고 설레기도 했다.
    베이시안이라는 확률기법이 궁금하다면, 혹은 단순히 새로운 이론이 배우고싶다면 쉽게 배우는데에 도움을 줄 수 있는 책인것은 분명하다.
    괜히 진저리쳐지는 미분적분, 더하고빼고 곱하고 나누는 복잡한 수학공식은 잠깐 접어두고
    몇마디 말을 통해 컴퓨터가 처리해주는 값들로 뿌듯함을 느낄 수 있었다.

  • 책 제목



    파이썬을 활용한 베이지안 통계
    (동전던지기와 하키승률로 배우는 데이터분석)

    앨런 B. 다우니 지음 | 권정민 역 | 번역서 | 2014년 07월 | 한빛미디어





    책 소개

    무게는 가볍지만 내용은 결코 가볍지 않은 책



    통계는 현실 세상을 표현하는 가장 간단 명료한 방법들 중의 하나일 거라고 생각한다. 이 책에서는 조건에 대해서 인과적으로 발생하는 확률부터 시작해서 베이즈 이론를 비롯하여 정보 이론, 추론, 학습 알고리즘에 대하여 초보자가 접근하기 쉽게 풀어놨다. 확률 이론에 대해 자세하고 구체적인 사례를 들여 표현하였고 현실적이며 깊이가 있는 내용을 어려운 수학보다는 곧바로 활용 가능한 파이썬이라는 프로그램을 통해 아주 쉽고도 직관적으로 이해할 수 있도록 200페이지 남짓한 책자에 선도적인 연구의 확률적 기반을 만든 경이로운 책이다.














    파이썬을 활용한 베이지안 통계 작가 앨런 B. 다우니 출판 한빛미디어 발매 2014.07.21
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    이 책의 장점과 단점



    이 책의 장점은 무엇보다도 얇은 책 한권으로 베이지안 통계를 일반화시키고 실제 사례에 접목하여 중요성을 강조하고 있다는 점이 최고의 장점이라 생각한다. 이 책은 우리가 살고 있는 빅 데이터 시대 정보의 홍수 시대에 무엇보다도 지금 당장 우리에게 필요한 내용이 무엇인지 다시 한 번 각인하는 책이다. 장점이라고 들 수 있는 것 중에 개인적으로 맘에 드는 장점은 파이썬 라이브러리를 모두 제공해 주고 실제 소스를 제공해주어서 복잡한 계산을 하지 않더라도 파이썬 프로그래밍을 통해서 컴퓨터가 계산을 대신하고 정확한 결과를 확인하게 해주는 장점이 가장 맘에 든다.
    단점이라고 한다면, 아무래도 "확률, 우도, 분포" 등의 개인적으로 겁부터 나는 수학적 용어를 사용한다는 점과 유머나 삽화가 조금 부족하다는 점이라고 볼 수 있다.




    느낀 점



    통계와 친해지고 싶은 생각이 들은 책



    이 책에서는 수 많은 실제 사례를 통해서 통계라고 하는 학문이 일상생활에 얼마나 효율적으로 도움이 되는 학문인가를 여실히 깨닫게 해 주는 책이다. "아는 만큼 보인다"는 말은 아마도 통계를 통한 미래에 대한 예측 및 증거의 표현을 정확하고도 세밀하게 할 수 있을 때 가장 어울리는 말이 아닐까 하는 생각이 들게 할 정도다. 또한 번역하신 분이 페이지 여기 저기에 친절하게 작성한 "역자 주"에 의해서도 많은 생각을 느끼게 한다. 파이썬이라고 하는 훌륭한 프로그래밍 언어가 왜 훌륭한 언어인가에 대해서 이 책을 통해 다시 한 번 느낄 수 있는 좋은 책이라고 느껴진다.



    책에 대한 총평

    개인적인 느낌으로 책에 대한 총평을 한다면 두껍다고 반드시 좋은 책은 아니듯이 얇다고 반드시 나쁜 책은 아니라는 생각을 심어준 책. 별 다섯개 만점에 다섯개 드립니다.

  • 통계 관련 내용은 업무를 하는데 있어 밑바탕이 됨을 느낀다.
    특히 책의 내용중 동전 던지기, M&M 초콜릿 꺼내기 문제, 던전 앤 드래곤 게임이나 하키 승률 등은 실생활의 문제를 계산적 방법론을 통해 접근하는 것이 흥미와 재미를 느끼게 해준다.

    이론적인 배경 지식뿐만 아니라 어느정도의 파이썬 프로그래밍이 가능해야 책을 읽는데 무리가 없다.

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