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베이지안 자료분석(JAGS를 활용한)
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230쪽 | 규격外
ISBN-10 : 1158082398
ISBN-13 : 9791158082390
베이지안 자료분석(JAGS를 활용한) 중고
저자 오만숙 | 출판사 자유아카데미
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2019년 11월 5일 출간
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86 rmfjseofj rhosg ckstmqslek 5점 만점에 5점 jnl*** 2020.09.18
85 깨끗한책 잘 받았습니다. 5점 만점에 5점 ican7*** 2020.09.17
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책 소개

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▶ 이 책은 자료분석을 다룬 이론서입니다. 자료분석/빅데이터의 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다.

저자소개

목차

1장 베이지안 통계추론
1.1 통계적 모형
1.2 우도함수
1.3 베이지안 추론
1.4 베이지안 구간추정

2장 마코프체인 몬테칼로(MCMC)
2.1 표본을 이용한 통계추론
2.2 메트로폴리스-해스팅스 기법
2.3 깁스 표본기법

3장 MCMC의 수렴진단, 정확도, 효율
3.1 MCMC 수렴진단
3.2 MCMC 추정치의 오차
3.3 효율적인 MCMC

4장 MCMC 실습
4.1 깁스 표본기법
4.2 메트로폴리스-해스팅스

5장 JAGS를 이용한 베이지안 추론
5.1 JAGS 소개
5.2 JAGS 설치
5.3 JAGS 분포
5.4 JAGS 함수
5.5 JAGS 실행

6장 이항자료의 베이지안 분석
6.1 프로빗 모형
6.2 로지스틱 모형
6.3 모수선택이 MCMC에 미치는 영향
6.4 사전분포의 선택

7장 순서적 프로빗 모형의 베이지안 추론
7.1 순서적 프로빗 모형
7.2 깁스 표본기법 적용
7.2 깁스 표본기법 적용
7.3 JAGS 활용
7.4 자료의 표준화

8장 카운트 자료의 분석
8.1 포아송 로그 선형모형
8.2 음이항 로그 선형모형

9장 영과잉 카운트 자료의 분석
9.1 영과잉 포아송 회귀모형
9.2 영과잉 포아송 회귀모형의 추론
9.3 영과잉 음이항 회귀모형의 추론

10장 MCMC를 이용한 베이지안 변수선택
10.1 Stochastic Search Variable Selection(SSVS)
10.2 Kuo-Mallick 방법
10.3 Gibbs Variable Selection
10.4 변수선택과 회귀계수의 추정
10.5 실제 자료분석: Baseball Salary Data

11장 베이지안 분위회귀분석
11.1 분위회귀모형
11.2 분위회귀모형과 평균회귀모형
11.3 분위회귀모형의 베이지안 분석
11.4 JAGS를 이용한 분위회귀모형의 추정
11.5 실제 자료분석: Boston Housing data
11.6 분위회귀모형에서의 베이지안 변수선택

12장 베이지안 다차원 척도
12.1 다차원 척도
12.2 베이지안 다차원 척도
12.3 JAGS를 이용한 베이지안 추정
12.4 유럽의 도시
12.5 위스키의 맛과 향
12.6 급성 백혈병

책 속으로

[머리말] '이 책은 마코프체인 몬테칼로(Markov chain Monte Carlo, MCMC)를 이용한 베이지안 자료분석을 다룬다. R 프로그램 코드를 제시함으로써 독자들이 MCMC 알고리즘 구현을 경험하도록 한다. 또한, JAGS 패키지를 이용...

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[머리말]
'이 책은 마코프체인 몬테칼로(Markov chain Monte Carlo, MCMC)를 이용한 베이지안 자료분석을 다룬다. R 프로그램 코드를 제시함으로써 독자들이 MCMC 알고리즘 구현을 경험하도록 한다. 또한, JAGS 패키지를 이용한 간단한 MCMC 적용을 소개하여 MCMC 알고리즘의 설계와 코딩 때문에 베이지안 분석의 적용을 망설이던 분들께 도움이 되고자 한다.
[Part I] 1장에서는 저자의 「R과 JAGS 몬테칼로와 함께하는 베이지안 통계추론」에서 기술한 베이지안 통계추론의 기본을 간략히 요약하였다. [Part II] 2~4장에서는 MCMC의 기본원리와 알고리즘을 소개하고 수렴진단, 효율 등 실제 MCMC 적용에서 고려해야 할 사항들에 대하여 설명하였다. 5장에서는 MCMC 표본추출을 위한 패키지 JAGS를 소개하였다. [Part III] 6~7장에서는 이항자료와 순서적 범주형 자료에 대하여 MCMC를 이용한 베이지안 자료분석을 서술하였다. 베이지안 MCMC에서 널리 쓰이는 data augmentation을 이용한 MCMC 알고리즘과, JAGS를 이용한 분석을 소개하였다. [Part IV] 8~12장에서는 다양한 모형에서의 베이지안 자료분석을 예제를 중심으로 서술하였다. 여기에서 다루는 모형에 대한 MCMC 알고리즘은 다소 복잡하므로 알고리즘 코딩은 생략하고 JAGS를 이용한 분석만 기술하되, 코딩에 관심 있는 독자들은 제시된 참고문헌을 참고할 수 있도록 하였다.
이 책의 그림 대부분은 해상도를 위하여 ggplot2 등 그래픽 패키지를 사용하여 그렸으나 책의 초점을 흐리지 않기 위하여 본문에는 R 함수를 이용한 간단한 코드만 제시하였다. 책에 사용된 R 코드와 데이터, 추후 나올 수 있는 수정사항 등은 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에서 받을 수 있다.

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출판사 서평

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