R을 이용한 베이즈 통계 기초
도진환 · 한티미디어 · 2018-08-31
이 책은 베이즈 통계를 공부하는 데 기초가 되는 분포함수의 종류와 사후분포함수로부터 모수를 추정하기 위한 깁스 표본기법(Gibbs Sampling), 메트로폴리스 해스팅스 방법(Metropolis-Hastings Algorithm), 라플라스 근사방법(Laplace Approximation), 기대-최대화 방법(Expectation-Maximization) 등을 R 프로그램과 함께 소개하는 내용을 담고 있다. 베이즈 통계는 전산, 금융, 공학, 의료 등의 다양한 분야의 자료분석에 이용될 뿐만 아니라 최근에는 빅데이터를 활용하는 인공지능 및 기계학습 분야에서도 활발한 연구와 응용이 이루어지고 있다. 베이즈 통계의 학습에서 가장 어렵게 느껴지는 부분은 복잡한 수식으로 표현된 우도함수나 사후분포함수의 계산이며 난수를 이용한 몬테칼로 적분이 중요한 계산도구로 이용된다.
- ISBN
- 9788964213490
- 출판일
- 2018-08-31
- 출판사
- 한티미디어
- 저자
- 도진환
