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파이썬으로 배우는 통계학 교과서

기초 이론부터, 모델, 머신러닝까지

한빛미디어

번역서

판매중

  • 저자 : 바바 신야
  • 번역 : 윤웅식
  • 출간 : 2019-11-22
  • 페이지 : 380 쪽
  • ISBN : 9791162242452
  • 물류코드 :10245
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이론이나 수식을 몰라도 파이썬 함수로 이해하는 통계학 

데이터 분석에 관심이 높아지면서 통계학이 주목받고 있다. 이 책은 데이터 분석 관점에서 통계학을 설명한다. 어려운 통계학 개념을 이론, 수식, 파이썬 코드로 세 번 살펴본다. 한 번 보고 완전히 이해하지 못해도 여러 번 반복 설명하므로 읽는 동안 점점 이해도가 올라간다. 단순한 기술 설명뿐 아니라 예측에 사용하는 분석용 통계학과 머신러닝의 관계까지 알아본다.

 

데이터 분석에서 머신러닝까지 파이썬으로 배우는 통계

데이터 분석에 통계 지식은 필수지만 모든 개발자가 통계 전문가일 필요는 없다. 이 책은 통계를 모르는 개발자나, 파이썬과 통계 둘 다 모르는 독자가 데이터 분석에 필요한 통계를 배우는 데 적합하다. 1장에서 통계 기초를, 2장에서는 파이썬 기초를 다루며 이를 바탕으로 3장에서는 파이썬으로 데이터 분석에 필요한 통계 기법을 학습한다. 이후 데이터 분석에 필요한 기본 통계모델을 학습하고, 정규선형모델,  일반선형모델을 거쳐 머신러닝까지 확장한다. 통계에 관한 세세한 노하우와 팁보다는 통계 용어와 기본 수식, 간단한 파이썬 문법으로  구현하는 데 집중하여 통계학 기초를 다지는 데 최선을 다했다. 

 

주요 내용

  • 통계학 기초
  • 파이썬 기초와 주피터 노트북 설정
  • 파이썬을 이용한 통계 분석
  • 정규선형모델과 일반선형모델
  • 통계학과 머신러닝 연계

파이썬으로 배우는 통계학 교과서_상세이미지_700.jpg

 

저자

바바 신야

2014년 홋카이도 대학 수산과학원 수료 후 Logics of Blue(https://logics-of-blue.com/) 웹사이트를 관리하면서 통계학, 예측 분석, 파이썬, R 관련 자료를 꾸준히 올린다. 저서로는 『RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』(講談社, 2019), 『平均·分散から始める一般化線形モデル入門』(プレアデス出版, 2015), 『時系列分析と状態空間モデルの基礎: Rと Stanで学ぶ理論と実装』(プレアデス出版, 2018)이 있다.

역자

윤웅식

 

자타공인 해결사. 입버릇처럼 하는 말은 “그럴 수도 있지!”다. 수입 경로의 다양화를 꾀하고 있으나 블로그나 유튜브엔 소질이 없어서 대체 어떻게 해야 좋을지 고심이 많다. 그 와중에 끊임없이 인생이란 무엇인지에 대해서도 고민 중이다. 저서로 『만들면서 배우는 Git+GitHub 입문』, 『개발자를 위한 파이썬』(이상 한빛미디어)이 있다.

https://github.com/ungsik-yun

CHAPTER 1 통계학 기본

1.1 통계학 

1.2 표본을 얻는 과정 

1.3 표본을 얻는 과정의 추상화 

1.4 기술통계 기초 

1.5 모집단분포 추정 

1.6 확률질량함수와 확률밀도함수

1.7 통계량 계산

1.8 확률론 기본

1.9 확률변수와 확률분포

 

CHAPTER 2 파이썬과 주피터 노트북 기초

2.1 환경 구축

2.2 주피터 노트북 기본

2.3 파이썬 프로그래밍 기본

2.4 numpy와 pandas 기본

 

CHAPTER 3 파이썬을 이용한 데이터 분석

3.1 파이썬을 이용한 기술통계: 1변량 데이터

3.2 파이썬을 이용한 기술통계: 다변량 데이터

3.3 matplotlib과 seaborn을 이용한 데이터 시각화

3.4 모집단에서 표본 추출 시뮬레이션

3.5 표본 통계량 성질

3.6 정규분포와 응용

3.7 추정

3.8 통계적가설검정

3.9 평균값의 차이 검정

3.10 분할표 검정

3.11 검정 결과 해석

 

CHAPTER 4 통계모델 기본

4.1 통계모델

4.2 통계모델을 만드는 방법

4.3 데이터의 표현과 모델의 명칭

4.4 파라미터 추정: 우도의 최대화

4.5 파라미터 추정: 손실의 최소화

4.6 예측 정확도의 평가와 변수 선택

 

CHAPTER 5 정규선형모델

5.1 연속형 독립변수가 하나인 모델(단순회귀)

5.2 분산분석

5.3 독립변수가 여럿인 모델

 

CHAPTER 6 일반선형모델

6.1 여러 가지 확률분포

6.2 일반선형모델의 기본

6.3 로지스틱 회귀

6.4 일반선형모델의 평가

6.5 푸아송 회귀

 

CHAPTER 7 통계학과 머신러닝

7.1 머신러닝 기본

7.2 정규화와 리지 회귀, 라소 회귀

7.3 파이썬을 이용한 리지 회귀와 라소 회귀 

7.4 선형모델과 신경망

7.5 이 책 다음으로 배울 것

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