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품목정보
| 발행일 | 2018년 12월 20일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 816쪽 | 1552g | 188*245*39mm |
| ISBN13 | 9791188621316 |
| ISBN10 | 1188621319 |
R, JAGS, Stan을 이용한
베이지안 데이터 분석 바이블
[ 제2판 / 2019년 대한민국학술원 우수학술도서 선정도서 ]
존 크러슈케 저 / 최정렬 역
|
제이펍
|
2018년 12월 20일
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저자 소개 (2명)
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이번 장의 목표는 베이지안 데이터 분석의 개념적인 구조를 소개하는 것이다. 첫 번째 개념은 베이지안 추론이 확률에 신뢰율(credibility)을 재할당한다는 점이다. 두 번째 핵심 개념은 신뢰율을 할당받은 확률이 의미 있는 수학 모형에서는 파라미터값이 된다는 점이다. 이 두 핵심 개념이 이 책에 나온 모든 분석의 기초가 된다. 이번 장에서 이 개념에 대해 간단한 보기를 보여주려 한다. 이 두 개념을 응용 프로그램으로 구체화시켜 이 책의 나머지 부분을 세부적인 수식과 계산으로 채우는 일이 전부라고 할 수 있다. 또한 모든 베이지안 분석이 공통으로 갖는 절차상의 기본 단계를 설명한다.
--- p. 15
R에서 모든 객체(object)는 객체 내 구조와 내용의 타입을 나타낼 수 있는 클래스(class)를 갖는데, 일부 함수로 인식될 수 있어서 함수는 서로 다른 객체 클래스를 서로 다른 방식으로 취급한다. 예를 들어 객체는 matrix, array, list, factor, data.frame 등의 클래스일 수 있다. 앞서 언급한 summary 함수는 인수 클래스를 감지하고 팩터와는 다른 수치형 벡터를 요약해준다.
--- p. 43
큰 위험을 감수해야 하는 게임에서는 동전이 공정하느냐가 매우 중요하다. 하지만 보통 일상에서 동전을 던져 나온 결과는 그렇게 대수롭지 않다. 그렇다면 왜 굳이 동전 던지기 통계를 공부해야만 하는가? 그 이유는 우리가 관심 있어 하는 실제 세상의 여러 사건을 대신해주기 때문이다. 심장 수술의 경우, 1년 이상 생존 또는 아님으로 환자 결과를 나눌 수 있고, 1년 이상 생존하는 환자의 확률을 알고 싶을 수 있다. 약의 경우, 두통 발생 또는 아님으로 결과를 나눌 수 있고, 두통 발생 확률이 궁금할 수 있다. 설문용 질문의 경우, 결과는 동의함 또는 동의 안 함이 되고, 각 응답 확률을 알고 싶을 수 있다. 두 명의 후보 중 한 사람에게 투표하는 경우, 후보 A와 후보 B가 두 결과가 되고 투표 전에 후보 A가 승리할 확률을 여론조사로부터 예측하고 싶을 수 있다. 다문항 시험의 경우, 문항 답이 맞는지 틀린지 정확도를 측정하는 수리력을 연구할 수도 있다. 또는 서로 다른 하위 모집단 안에서 특정 인지 과정의 뇌 편향(brain lateralization)을 연구하는 경우, 결과는 오른쪽 편향이나 왼쪽 편향 중 하나인데 하위 모집단 안에서 왼쪽 편향일 확률을 예측할 수도 있다.
--- p. 79
독자가 지금 사는 곳에서 평범한 날에 구름 낄 확률은 얼마인가? 비가 내리고 있다는 일기예보를 들었다고 가정하면 구름 낄 확률은 얼마일까? 이 두 확률이 같지 않다는 점에 주의해야 한다. 왜냐하면 p(구름) p(구름|비)라고 아주 잘 알고 있기 때문이다. 대신 지금 밖에 있는 사람들이 모두 선글라스를 끼고 있다고 생각해보자. p(구름) p(구름|선글라스)가 가장 그럴듯하다. 기상과 관련한 이 예제에서 우리가 어떻게 추론했는지 잘 생각해보자. 하늘의 두 가지 상태, 구름 낌 또는 맑음에 대한 사전 신뢰율부터 시작했다. 그런 다음에 다른 몇몇 데이터, 즉 비가 온다거나 사람들이 선글라스를 끼고 있다는 것을 고려했다. 새로운 데이터 조건으로 가능한 하늘 상태에 대해 신뢰율을 재할당했다. 새로운 데이터가 비가 온다일 때, 처음보다 더 구름 낌을 신뢰하게 되었다. 대신 데이터가 선글라스에 대한 것일 때 구름 낌을 처음보다 덜 신뢰하게 되었다. 베이즈 규칙은 단순히 신뢰율을 사전 할당하는 것과 데이터에 조건해서 신뢰율을 사후 할당하는 것 사이의 수학적 관계를 뜻한다.
--- p. 105
이번 장에서는 어떤 근사법도 쓰지 않고 순전히 해석학만을 사용해서 어떻게 베이지안 추론을 하는지에 대한 예를 보여준다. 궁극적으로 복잡한 응용 예제에 필요한 해석학적 접근은 하지 않겠지만 두 가지 이유에서 이번 장은 중요하다. 첫째, 이번 장에 나오는 상대적으로 간단한 수학을 통해 연속 파라미터에 대한 베이지안 추론의 기초 개념을 잘 파악할 수 있다. 데이터가 쌓이면서 신뢰율을 연속으로 할당하는 법을 간단한 식으로 보여준다. 여기에 나온 보기들은 다음에 나올 근사법에 대한 개념을 세우는 데 중요한데, 그 이유는 근사를 어디에 적용할지를 명확히 알 수 있게 해주기 때문이다. 둘째, 이번 장에서 소개하는 분포, 특히 베타분포는 이후에 나오는 몇몇 장에서 반복적으로 등장할 것이므로 잘 알아두는 것이 좋다.
--- p. 15
R에서 모든 객체(object)는 객체 내 구조와 내용의 타입을 나타낼 수 있는 클래스(class)를 갖는데, 일부 함수로 인식될 수 있어서 함수는 서로 다른 객체 클래스를 서로 다른 방식으로 취급한다. 예를 들어 객체는 matrix, array, list, factor, data.frame 등의 클래스일 수 있다. 앞서 언급한 summary 함수는 인수 클래스를 감지하고 팩터와는 다른 수치형 벡터를 요약해준다.
--- p. 43
큰 위험을 감수해야 하는 게임에서는 동전이 공정하느냐가 매우 중요하다. 하지만 보통 일상에서 동전을 던져 나온 결과는 그렇게 대수롭지 않다. 그렇다면 왜 굳이 동전 던지기 통계를 공부해야만 하는가? 그 이유는 우리가 관심 있어 하는 실제 세상의 여러 사건을 대신해주기 때문이다. 심장 수술의 경우, 1년 이상 생존 또는 아님으로 환자 결과를 나눌 수 있고, 1년 이상 생존하는 환자의 확률을 알고 싶을 수 있다. 약의 경우, 두통 발생 또는 아님으로 결과를 나눌 수 있고, 두통 발생 확률이 궁금할 수 있다. 설문용 질문의 경우, 결과는 동의함 또는 동의 안 함이 되고, 각 응답 확률을 알고 싶을 수 있다. 두 명의 후보 중 한 사람에게 투표하는 경우, 후보 A와 후보 B가 두 결과가 되고 투표 전에 후보 A가 승리할 확률을 여론조사로부터 예측하고 싶을 수 있다. 다문항 시험의 경우, 문항 답이 맞는지 틀린지 정확도를 측정하는 수리력을 연구할 수도 있다. 또는 서로 다른 하위 모집단 안에서 특정 인지 과정의 뇌 편향(brain lateralization)을 연구하는 경우, 결과는 오른쪽 편향이나 왼쪽 편향 중 하나인데 하위 모집단 안에서 왼쪽 편향일 확률을 예측할 수도 있다.
--- p. 79
독자가 지금 사는 곳에서 평범한 날에 구름 낄 확률은 얼마인가? 비가 내리고 있다는 일기예보를 들었다고 가정하면 구름 낄 확률은 얼마일까? 이 두 확률이 같지 않다는 점에 주의해야 한다. 왜냐하면 p(구름) p(구름|비)라고 아주 잘 알고 있기 때문이다. 대신 지금 밖에 있는 사람들이 모두 선글라스를 끼고 있다고 생각해보자. p(구름) p(구름|선글라스)가 가장 그럴듯하다. 기상과 관련한 이 예제에서 우리가 어떻게 추론했는지 잘 생각해보자. 하늘의 두 가지 상태, 구름 낌 또는 맑음에 대한 사전 신뢰율부터 시작했다. 그런 다음에 다른 몇몇 데이터, 즉 비가 온다거나 사람들이 선글라스를 끼고 있다는 것을 고려했다. 새로운 데이터 조건으로 가능한 하늘 상태에 대해 신뢰율을 재할당했다. 새로운 데이터가 비가 온다일 때, 처음보다 더 구름 낌을 신뢰하게 되었다. 대신 데이터가 선글라스에 대한 것일 때 구름 낌을 처음보다 덜 신뢰하게 되었다. 베이즈 규칙은 단순히 신뢰율을 사전 할당하는 것과 데이터에 조건해서 신뢰율을 사후 할당하는 것 사이의 수학적 관계를 뜻한다.
--- p. 105
이번 장에서는 어떤 근사법도 쓰지 않고 순전히 해석학만을 사용해서 어떻게 베이지안 추론을 하는지에 대한 예를 보여준다. 궁극적으로 복잡한 응용 예제에 필요한 해석학적 접근은 하지 않겠지만 두 가지 이유에서 이번 장은 중요하다. 첫째, 이번 장에 나오는 상대적으로 간단한 수학을 통해 연속 파라미터에 대한 베이지안 추론의 기초 개념을 잘 파악할 수 있다. 데이터가 쌓이면서 신뢰율을 연속으로 할당하는 법을 간단한 식으로 보여준다. 여기에 나온 보기들은 다음에 나올 근사법에 대한 개념을 세우는 데 중요한데, 그 이유는 근사를 어디에 적용할지를 명확히 알 수 있게 해주기 때문이다. 둘째, 이번 장에서 소개하는 분포, 특히 베타분포는 이후에 나오는 몇몇 장에서 반복적으로 등장할 것이므로 잘 알아두는 것이 좋다.
--- p. 131
출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기
추천평 추천평 보이기/감추기
1. “21세기에 베이지안 패러다임은 데이터 과학의 핵심에 있습니다. 인공지능이 범람하는 시대일수록 인간지능이 요긴하기 때문이고 인간지능은 근본적으로 베이지안이기 때문입니다. 이 땅의 모든 젊은 데이터 과학자에게 이 책을 추천합니다.”
- 허명회 (고려대학교 교수, 통계학과)
“이 책은 교과서와 실용적인 가이드 두 측면에서 모두 기초부터 하나씩 베이지안 데이터 분석에 쉽게 접근할 수 있도록 구성되었다. 2판에서 실제 확장된 내용이 더 추가되었고, 1판보다 더 사용하기 편하도록 독자가 가지고 있는 데이터셋에서 구현할 수 있는 JAGS와 Stan 코드로 쓰인 새로운 프로그램을 담았다.”
- 미국수학협회 (MAA)
“최근 이 분야에서 필요로 하는 큰 구멍을 채워주는 교과서로서 독보적인 서적이 될 것이다.”
- 마이클 리 (캘리포니아대학교 어바인캠퍼스(UCI) 교수)
“대부분의 인지과학자와 실험심리학자가 연구 실험을 계획하고 분석하는 접근 방식에 변화를 일으킬 것이다.”
- 제프리 아이버슨 (캘리포니아대학교 어바인캠퍼스 교수)
“스타일 면에서 다른 책보다 훨씬 훌륭하다. 돈을 내고 소장할 만한 가치가 있다. 정말 대단하다!”
- 제임스 맥클렐런드 (스탠포드대학교 교수)
“베이지안 MCMC 방법에 관한 최고의 기본 교과서!”
- 수리심리학 저널(Journal of Mathematical Psychology)
“새로운 세대의 사회과학자에게 필요한 방법론적 도구로써 변화를 일으킬 것이다.”
- 경제심리학 저널(Journal of Economic Psychology)
“혁명적이다!”
- 영국 수리통계심리학 저널(British Journal of Mathematical and Statistical Psychology)
“실제 데이터로 실험하는 실제 연구자를 위한 책이다. 첫 장부터 느껴지는 책의 스타일이 독자들을 주제마다 흥분하게 만들 것이다.”
미국심리학협회(PsycCritiques)
- 허명회 (고려대학교 교수, 통계학과)
“이 책은 교과서와 실용적인 가이드 두 측면에서 모두 기초부터 하나씩 베이지안 데이터 분석에 쉽게 접근할 수 있도록 구성되었다. 2판에서 실제 확장된 내용이 더 추가되었고, 1판보다 더 사용하기 편하도록 독자가 가지고 있는 데이터셋에서 구현할 수 있는 JAGS와 Stan 코드로 쓰인 새로운 프로그램을 담았다.”
- 미국수학협회 (MAA)
“최근 이 분야에서 필요로 하는 큰 구멍을 채워주는 교과서로서 독보적인 서적이 될 것이다.”
- 마이클 리 (캘리포니아대학교 어바인캠퍼스(UCI) 교수)
“대부분의 인지과학자와 실험심리학자가 연구 실험을 계획하고 분석하는 접근 방식에 변화를 일으킬 것이다.”
- 제프리 아이버슨 (캘리포니아대학교 어바인캠퍼스 교수)
“스타일 면에서 다른 책보다 훨씬 훌륭하다. 돈을 내고 소장할 만한 가치가 있다. 정말 대단하다!”
- 제임스 맥클렐런드 (스탠포드대학교 교수)
“베이지안 MCMC 방법에 관한 최고의 기본 교과서!”
- 수리심리학 저널(Journal of Mathematical Psychology)
“새로운 세대의 사회과학자에게 필요한 방법론적 도구로써 변화를 일으킬 것이다.”
- 경제심리학 저널(Journal of Economic Psychology)
“혁명적이다!”
- 영국 수리통계심리학 저널(British Journal of Mathematical and Statistical Psychology)
“실제 데이터로 실험하는 실제 연구자를 위한 책이다. 첫 장부터 느껴지는 책의 스타일이 독자들을 주제마다 흥분하게 만들 것이다.”
미국심리학협회(PsycCritiques)
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