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파이썬을 활용한 베이지안 통계(Think Bayes)
228쪽 | 규격外
ISBN-10 : 8968481148
ISBN-13 : 9788968481147
파이썬을 활용한 베이지안 통계(Think Bayes) 중고
저자 앨런 B. 다우니 | 역자 권정민 | 출판사 한빛미디어
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2014년 7월 21일 출간
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책 소개

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[파이썬을 활용한 베이지안 통계(Think Bayes)]는 파이썬 프로그램을 사용할 수 있고, 확률에 대한 개념이 있는 독자들을 위해 파이썬을 활용한 통계를 소개한 책이다. 이 책은 수학 기호 대신 파이썬 코드를 사용하고, 연속형 확률 분포 대신 이산형 확률 분포를 사용해서 통계 문제를 푸는 방법을 알려준다.

저자소개

저자 : 앨런 B. 다우니
저자 앨런 B. 다우니(Allen B. Downey)는 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
역자 권정민은 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.

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

책 속으로

출판사 서평

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 문제 를 푸는 방법을 알려준다. 수학적...

[출판사서평 더 보기]

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 문제
를 푸는 방법을 알려준다. 수학적 방법에서 빠져나와 코드로 기본 베이지안 개념을 명확하게 보면 이 기술을
실생활의 문제에 적용할 수 있을 것이다.

출판사 리뷰
추리 드라마를 보면 흔히 나오는 장면이 있다. 총알이 날아온 방향은? 옛날 드라마에서는 피해자 인형을 두고 긴 막대를 꽂아가면서 어느 쪽에서 저격수가 총을 쐈는가를 계산했다. 근래에는 어떤가? 몇몇 수치를 집어 넣으면 컴퓨터 시뮬레이션이 화려하게 총알의 방향을 예측해준다. 이렇게 화려한 화면을 보여줄 수는 없지만, 통계과 파이썬을 안다면 총알의 방향을 여러분도 예측할 수 있다. 바로 이 책 9장 1절의 페인트볼 게임이 그런 예제다.
스마트폰이 없던 시절을 떠올려보자. 아침마다 정신없이 지하철로 뛰어간다. 또는 버스를 타러 열심히 가고 있을 당신, 정류장에서 서성이는 승객 수를 보며 저도 모르게 안도의 한숨을 쉬지 않았던가? 혹은 서둘러 택시를 잡던가... 그렇다면 몇 차례의 경험을 바탕으로 버스나 지하철이 곧 도착할지 지나갔는지 예측하곤 했을 텐데... 이것을 통계에 적용하면 바로 8장 관측 편항이다.
저자는 이렇게 일상에서 일어나거나 봤을 법한 일을 기반으로 개발자에게는 손쉽고, 일반인도 배우기 쉬워 인기 있는 파이썬 프로그래밍 언어로 풀어내고 있다. 술술 읽히며 저도 모르고 집중하게 되는 저자의 실생활 예제와 몇 줄 짜리 코드로 데이터에 새로운 시각을 더해보자.
혹 이 책을 보다가 통계에 관심을 더 갖게 된다면 잊지 말고 저자의 통계책인 『Think Stats : 프로그래머를 위한 통계 및 데이터 분석 방법』(한빛미디어, 2013, eBook)을 찾아 읽어보자.

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책 속 한 문장

회원리뷰

  •     최근 '패턴인식(오일석 저)'이라는 책을 읽고 패턴인식, 기계학습쪽에 ...

     

     

    최근 '패턴인식(오일석 저)'이라는 책을 읽고 패턴인식, 기계학습쪽에 관심을 가지게 된 나에게, 이 책은 '파이썬을 활용한 베이지안 통계'라는 제목 만으로도 매우 흥미가 가는 책이었다.

    그러다 한빛리더스에서 'Think Bayes'를 만날 수 있는 좋은 기회를 얻게되었고, 이 책은 내가 두번째로 읽는 통계학 관련 책이 되었다. 특히 베이지안 통계에만 집중하는 책은 처음인 것 같아 기대가 되었다.

     


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    [얇다!! 하지만 내용의 깊이는 결코 얕지 않다!! :-)]

     

    일단, 처음 책을 받았을 때에는 생각 보다 얇아서 놀라웠다. (228페이지) 가볍지 않은 주제를 다루면서 페이지 수가 적다는 것은 보통 Overview형식으로 입문자용이거나, 기초 설명을 생략한 초~중급자용인데 이 책은 후자에 가까운 듯 하다.

    + Python에 대해서는... 워낙 Python자체가 쉽게 익힐 수 있는 언어다 보니, Python을 전혀 사용해본 적이 없는 사람일지라도 프로그래밍을 해본 사람이라면 충분히 접근 가능한 책이라고 생각합니다~!

    기초 개념 설명을 전혀 하지 않는 것은 아니지만 초~중급자가 리마인드를 할 수 있을 정도로만 설명이 되어있어, 입문자용으로는 적합하지 않아보인다. 그러므로 입문을 하고 싶은 분들은 다른 입문서적이나 통계학의 기초를 다룬 책을 보길 권한다. 아니면 이 책의 서문에서 저자가 밝힌 대로, 선수과정으로 'Think Stats'(번역본을 한빛미디어에서 e-book으로 제공한다.)을 미리 읽고 보는 것도 좋을 것 같다.

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    [위와 같이,  왜 효율적인지는 딱히 설명하지 않는다. PMF와 CDF의 개념을 안다면 당연히 알 것이라 생각해서 인 듯 하다.]

    ​책의 내용은 굉장히 알차다. 조건부확률부터 차근차근 설명해나가며 적당량의 설명과 적당량의 예시코드를 통해 이해하기 쉽게 해주는 것 같다.

    책에서 드는 예시도 굉장히 좋다. 독일 탱크 문제, 몬티 홀 문제, 그 가격이 적당해요 문제, 보스턴 브루인스 문제 등과 같이 실제로 베이지안이 사용되었던/사용될 수 있는 상황이나 TV 쇼프로그램을 예시로 들어, 실제로 어떤 상황에 사용하는 것이 좋은지에 대한 감을 가질 수 있게 해준다. 개념은 줄줄 외울정도로 너~무 잘 아는데 이를 어디에/어떻게 활용해야할지 모르는... 그러한 참담한 사태를 방지해줄 듯 하다.

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    [2차 세계대전에서 실제로 베이지안 정리를 활용하였던 독일 탱크 문제! 그.. 근데 영어다ㅠㅠ]

    다만, 예시들이 실제상황이긴하지만... 외국의 예시이다보니 한국사람입장에서는 검색을 하지 않으면 자세히 알 수가 없다. (책에서는 해당 예시에 대해 사전설명을 하지 않는다는 뜻. 마치 우리가 책에서 '무한도전'을 예시로 들 때, 그 프로그램에 대해서 깊게 설명하지 않는 것과 같지 않을까????)

    ​저자가 만들어놓은 python라이브러리를 이용하여 예제 코드를 따라해보고, 한줄한줄 이해해가며 책을 보는 즐거움이 있었다. pyplot라이브러리를 이용하여 그래프로도 확인할 수 있어 좀 더 직관적인 이해가 가능했으며 데이터파일(.csv)도 함께 제공하여 실제로 데이터를 다룰 수 도 있어 좋은 경험이 된 것 같다.

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    ​[들여쓰기 오타! 하지만 책을 읽고 내용을 이해하는데에 큰 영향을 미치지는 않을 듯!]

    아직 초판이라, python코드에서 가장 민감하다고 할 수 있는 들여쓰기(\t)오타가 드문드문 보였다. 하지만, 글의 흐름을 잘 따라간다면 해당코드의 들여쓰기 오타는 누구나 캐치할 수 있는 정도라 큰 문제가 되지 않을 듯하다. (오탈자 신고를 해뒀으니, 다음판에서 고쳐질 것으로 보인다!)

    무엇보다 책의 흐름이, 내가 가장 좋아하는 방식인, 점진적 개선 방식이라 좋았다. 즉, 처음에는 단순한 예제코딩을 하게한 후에 점점 진도를 나갈 수록 이를 좀 더 효율적으로 개선시키거나 좀 더 복잡한 문제를 풀거나 하는 방식으로 진행된다. 다음 단원에서도 전 단원에서 사용한 클래스를 상속하여 활용한다든지 하여, 초반에는 읽는 속도가 좀 더디더라도 뒤로 갈 수록 속도가 붙는 것이 느껴졌다.

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    [해당 챕터의 예제를 바탕으로 좀 더 복잡한 계산을 할 수 있게 하는 질 좋은 연습문제!]

    연습문제도 위의 사진에서 볼 수 있 듯이, 해당 챕터에서 진행한 예제 내용을 발전시켜서 나옴으로서 한단계 더 업그레이드 할 수 있도록 되어있다. 다만, 답이 없다는 것이 함정이지만... 스스로 생각하게 하는 좋은 문제들이다!

    ​+++

    ​단순히 개념파악만을 하는 책이 아니라 실제 실습 위주라 내 맘에 쏙 들었던 책이다.

    다행히도 '패턴인식(오일석 저)'책을 읽었던 상태라, 이해하는게 크게 힘들지는 않았지만...

    아직 입문자에 가깝기 때문에^^;;; 연습문제를 풀기가 조금 힘들었다ㅠㅠ나에겐 어렵다...

    그래도 나의 두번째 통계책으로 맘에든다! 애매~하게 이해하고있던 베이지안이 이제 와닿는 느낌?!

    다만, 책을 읽으며 think stats를 먼저​ 읽었었으면 좋았을거 같다는 생각을 많이했었다!

    다음엔 think stats를 읽어볼까?!ㅋㅋㅋ

    아무래도 번역본이다보니, 책을 읽으며 원서를 많이 참고하였다. (용어 등 때문....)

    원서는 http://thinkbayes.com에 가면 무료로 pdf파일을 다운받을 수 있다.

  •         '베이지안으로 생각하고 프로그래밍하라'라는 메시지를 보고 심리학적 접...

     

     

     

     

    '베이지안으로 생각하고 프로그래밍하라'라는 메시지를 보고 심리학적 접근 방식에서 많이 인용될 것 같은 생각이 들어 인터넷에서 찾아보니 심리학에서 인간의 사고 과정을 베이지안 관점에서 풀어나가는 내용들을 많이 확인 할 수 있었다. 그리고 빈도주의와 베이지안 학파간의 논쟁 또한 베이지안을 공부하기 전에 한번씩 찾아 보면 이 책을 읽는데 있어서 즐거운 책읽기가 될 것 같다. 음흉 노란동글이

     

    책의 앞부분에서는 베이즈 정리에 대한 이론 설명을 한다. 이 부분은 뒤의 실제 파이썬 프로그래밍을 하는데 있어, 기본이되는 이론이기에 반드시 이해해야 한다.

    특히 조건부 확률과 결합 확률을 통해 베이즈 이론을 이끌어 낸다. 그 다음장에서는 파이썬 모듈을 통해 베이즈 이론 사용법(계산 통계)을 보여준다. 후반부에서는 추정, 공산과 가산, 의사 결정 분석, 예측, 관측 편향, 두 차원, 근사 베이지안, 가설 검증, 증거, 시뮬레이션, 계층 모델, 차원 다루기 등의 냉용이 이어진다.

     

    아래는 베이즈 이론을 정리한 내용이다.

     

    사후확률은 사전확률과 가능도의 곱에 비례한다.

    P(H|D) = \frac{P(D|H)\;P(H)}{P(D)} 

    여기서

    • H는 가설이다. D는 데이터이다.
    • P(H)  H 사전 확률이다. 즉 D가 보이기 전까지는 H가 참일 확률이다.
    • P(D|H) D를 보게 됨으로써 가지는 H가 참이 되는 조건부 확률이다. 가능도(Likelihood)이다.
    • P(D) D의 경계 확률이다.
    • P(H|D) 사후 확률이다. 이 확률은 주어진 데이터와 가설에 대한 사전 믿음이 주어진 상태에서 가설이 참일 때의 확률이다.

    이 이론을 설명하면서 몇 가지 재미있는 사례에 대한 설명이 있다.
    쿠키 꺼내기 문제, M&M 초콜릿 문제, 몬티 홀(TV 게임 쇼) 문제, 주사위 문제, 기관차 문제, 유로 문제, 보스턴 브루인스 문제, 레드라인 문제, 페인트볼 게임, 신장 종양 문제, 가이거 계수기 문제, 하키 승률 등 실 생활에서 일어나는 문제에 대한 사례를 들어가며 문제를 재미있게(?) 풀어간다. 놀람 유령


     

    책을 읽으면서 이론 하나하나를 모두 이해하기는 쉽지 않지만 (화두는 있는니 구글신에게 도움을 받으면 된다.) , 최소한 베이즈 정리에 대한 풀이를 파이썬을 통해서 배울 수 있다는 것만 해도 많은 도움이 될 것이다. 그리고 파이썬 베이즈 모듈을 활용하여 나만의 통계 모듈로도 훌륭한 도움을 얻을 수 있을 것이다. 가령 사내에서 제비뽑기시나 사다리를 탈때 어떤 선택을 하면 좋을지 등등을 베이즈 정리를 이용해 보는게 어떨까?ㅎㅎ 호탕 유령

     

    통계를 공부하는 분들은 필독서로 권하고 싶고 꼭 프로그래머가 아니더라도 기획 또는 마케팅을 담당하는 분들에게도 한번쯤 보기를 권한다. 

    소장 가치가 있어 내 서재에 꼽아 두고 읽을 것이다. (인간 심리학 측면에서도 도움이 될 것듯..ㅎ)

     

     

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