베이지안 추론의 기초

확률론, 통계학, 사후확률, 사전확률, 베이즈 정리, 모델링, 데이터 분석

씨익북스 편집부 3팀 지음

스콜피오 2025년 06월 28일 출간

작품소개

책소개

"*생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다.

베이지안 추론의 기초는 현대 통계학과 데이터 분석의 핵심 개념인 베이지안 추론을 깊이 있게 탐구하는 교재입니다. 이 책은 확률론의 기초부터 시작하여, 사전확률과 사후확률의 개념을 명확히 설명하며, 베이즈 정리의 중요성을 강조합니다. 독자는 이론적 배경과 함께 실제 사례를 통해 베이지안 방법론이 어떻게 현실 세계의 문제를 해결하는지 이해할 수 있습니다.

베이지안 추론은 기존의 빈도주의 통계학과는 다른 접근 방식을 제공합니다. 이 책에서는 베이지안 추론의 기본 원리와 함께 다양한 모델링 기법을 소개하여 독자가 실제 데이터 분석에 이를 적용할 수 있도록 돕습니다. 또한, 복잡한 데이터 환경에서 베이지안 접근이 어떻게 유용하게 사용될 수 있는지를 사례를 통해 보여줍니다.

특히, 이 책은 초보자부터 중급자까지 모두에게 적합하도록 구성되어 있습니다. 수학적 배경이 부족한 독자도 쉽게 이해할 수 있도록 구체적인 예시와 그림을 포함하였으며, 각 장의 마지막에는 연습 문제를 제공하여 독자가 학습한 내용을 스스로 점검할 수 있는 기회를 제공합니다.

마지막으로, 베이지안 추론의 기초는 단순한 이론적 학습을 넘어, 실질적인 데이터 분석 능력을 배양하는 데 중점을 두고 있습니다. 독자가 이 책을 통해 베이지안 추론의 매력을 느끼고, 이를 활용하여 자신의 연구나 업무에 적용할 수 있도록 안내합니다. 데이터가 넘치는 현대 사회에서 베이지안 추론은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 이 책을 통해 그 첫걸음을 내딛어 보세요."

목차

"베이지안 추론의 역사와 발전
확률론의 기본 개념
사전확률과 사후확률의 이해
베이즈 정리의 기초
베이지안 모델링의 원리
데이터 분석에서의 베이지안 접근
조건부 확률의 중요성
사전확률의 선택 기준
사후확률의 계산 방법
베이지안 추론과 빈도주의 통계
모델 적합도 평가
베이지안 네트워크의 구조
모델 불확실성과 베이지안 추론
사전확률의 업데이트 과정
베이지안 추론의 응용 분야
베이지안 방법론의 장점
모델 비교를 위한 베이지안 요인
베이지안 추정과 신뢰 구간
마르코프 연쇄 몬테 카를로(MCMC) 기법
베이지안 추론과 기계학습
정보의 불확실성과 처리
데이터의 사전 지식 활용
베이지안 추론의 윤리적 고려사항
고차원 데이터에서의 베이지안 접근
베이즈 정리를 이용한 예측 모델링
베이지안 회귀 분석의 기초
비모수 베이지안 방법론
베이지안 통계의 시각화 기법
정규 분포와 베이지안 추론
베이지안 최적화의 원리
데이터 수집과 사전 정보의 중요성
베이지안 추론의 실용적 사례
사후확률의 해석과 활용
베이지안 통계의 한계와 도전 과제
베이지안 방법의 수렴성
복잡한 모델링과 베이지안 접근
베이지안 추론의 소프트웨어 도구
베이지안 결정 이론의 기초
데이터 분석에서의 불확실성 관리
베이지안 통계와 실험 설계
사전확률의 주관성과 객관성
베이지안 추론의 학습 알고리즘
다중 비교 문제와 베이지안 접근
베이지안 추론과 시계열 분석
베이지안 접근의 대안적 방법
베이지안 방식의 데이터 해석
베이지안 통계의 미래 방향
베이지안 추론의 교육과 자원
데이터 기반 의사결정에서의 베이지안 접근
베이지안 모델링의 실전 팁
베이지안 추론과 사회과학
베이지안 방법의 실용적 한계
베이지안 추론을 위한 기초 수학
확률적 프로그래밍과 베이지안 모델
베이지안 추론의 사례 연구
베이지안 통계와 대규모 데이터 분석
베이지안 방법론의 국제적 동향
베이지안 추론의 커뮤니케이션 전략"

인물정보

저자(글) 씨익북스 편집부 3팀

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.