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컴퓨터 시대의 통계적 추론

컴퓨터 시대의 통계적 추론

  • 브래들리 에프론
  • |
  • 에이콘출판
  • |
  • 2023-07-21 출간
  • |
  • 628페이지
  • |
  • 150 X 228 X 35mm
  • |
  • ISBN 9791161757742
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출판사서평

이 책은 전통적 추론의 핵심 주제인 베이즈, 빈도주의, 피셔주의로부터 현대적 컴퓨터 시대의 빅데이터에 이르기까지 시대별 흐름과 추론의 발전을 마치 장편 역사책처럼 조명한다. 단순한 이론적 설명에 그치지 않고 전체의 흐름을 통해 여러 기법의 유기적 관계와 상대성에 관해 깊은 인식을 가질 수 있게 해 준다.
특히 이 책의 저자 중 한 명인 브래들리 에프론은 추론에서 표준적 방법으로 자리잡은 부트스트래핑을 비롯한 수많은 경험적 추론을 발명한 대가로, 각종 추론에 대한 심도 있는 설명을 직접 듣는 짜릿한 경험을 할 수 있다. 이 책 한 권으로 알고리듬과 추론 사이의 관계, 서로의 역할에 대해 명쾌히 정립할 수 있으리라 믿는다.
_옮긴이의 말

목차

1부. 전통적인 통계적 추론

01장. 알고리듬과 추론
__1.1 회귀 예제
__1.2 가설 검정
__1.3 주석 및 상세 설명
__1.4 연습문제

02장. 빈도주의 추론
__2.1 실제에서의 빈도주의
__2.2 빈도주의 최적성
__2.3 주석 및 상세 설명
__2.4 연습문제

03장. 베이즈 추론
__3.1 두 가지 예제
__3.2 불충분 정보 사전 분포
__3.3 빈도주의 추론의 결함
__3.4 베이즈/빈도주의 비교 리스트
__3.5 주석 및 상세 설명
__3.6 연습문제

04장. 피셔 추론과 최대 우도 추정
__4.1 우도와 최대 우도
__4.2 피셔 정보와 MLE
__4.3 조건부 추론
__4.4 순열과 랜덤화
__4.5 주석 및 상세 설명
__4.6 연습문제

05장. 모수적 모델과 지수 패밀리
__5.1 일변량 패밀리
__5.2 다변량 정규분포
__5.3 다모수 패밀리의 피셔 정보 경계
__5.4 다항분포
__5.5 지수 패밀리
__5.6 주석 및 상세 설명
__5.7 연습문제

2부. 초기 컴퓨터 시대 기법

06장. 경험적 베이즈
__6.1 로빈의 공식
__6.2 누락된 종 문제
__6.3 의학 예제
__6.4 간접 증거 1
__6.5 주석 및 상세 설명
__6.6 연습문제

07장. 제임스-스타인 추정과 리지 회귀
__7.1 제임스-스타인 추정기
__7.2 야구 선수들
__7.3 리지 회귀
__7.4 간접 증거 2
__7.5 주석 및 상세 설명
__7.6 연습문제

08장. 일반화된 선형 모델과 회귀 트리
__8.1 로지스틱 회귀
__8.2 일반화 선형 모델
__8.3 포아송 회귀
__8.4 회귀 트리
__8.5 주석 및 상세 설명
__8.6 연습문제

09장. 생존 분석과 EM 알고리듬
__9.1 생명표와 위험률
__9.2 검열된 데이터와 카플란-마이어 추정
__9.3 로그 순위 검정
__9.4 비례적 위험 모델
__9.5 누락 데이터와 EM 알고리듬
__9.6 주석 및 상세 설명
__9.7 연습문제

10장. 잭나이프와 부트스트랩
__10.1 표준오차에 대한 잭나이프 추정
__10.2 비모수적 부트스트랩
__10.3 재표본추출 계획
____극소 잭나이프
____다표본 부트스트랩
____이동 블록 부트스트랩
____베이즈 부트스트랩
__10.4 모수적 부트스트랩
__10.5 영향 함수와 안정적 추정
__10.6 주석 및 상세 설명
____부트스트랩 패키지
__10.7 연습문제

11장. 부트스트랩 신뢰구간
__11.1 단일 모수 문제에 대한 네이만의 구성
____변환 불변성
__11.2 퍼센타일 기법
__11.3 편향 수정 신뢰구간
__11.4 2차 정확성
__11.5 부트스트랩-t 구간
__11.6 객관적 베이즈 구간과 신뢰분포
__11.7 주석 및 상세 설명
__11.8 연습문제

12장. 교차 검증과 Cp 예측 오차 추정
__12.1 예측 규칙
__12.2 교차 검증
__12.3 공분산 페널티
__12.4 훈련, 검증, 단기 예측 변수
__12.5 주석 및 상세 설명
__12.6 연습문제

13장. 객관적 베이즈 추론과 마르코프 체인 몬테 카를로
__13.1 객관적 사전 분포
____범위 매칭 사전 분포
__13.2 켤레 사전 분포
____객관적 베이즈 추론에 대한 비평
__13.3 모델 선택과 베이즈 정보 기준
__13.4 깁스 표본과 MCMC
__13.5 예제: 개체군 혼합물 모델링
__13.6 주석 및 상세 설명
__13.7 연습문제

14장. 전후 시대의 통계적 추론과 기법

3부. 21세기 주제

15장. 대규모 가설 검정과 거짓 발견율
__15.1 대규모 검정
__15.2 거짓 발견율
__15.3 경험적 베이즈 대규모 검정
__15.4 지역 거짓 발견율
__15.5 귀무분포의 선택
____경험적 귀무 추정
__15.6 연관성
____요약
__15.7 주석 및 상세 설명
__15.8 연습문제

16장. 희소 모델링과 라소
__16.1 전방 단계별 회귀
__16.2 라소
__16.3 라소 모델 적합화
__16.4 최소각 회귀
____라소와 자유도
__16.5 일반화된 라소 모델 적합화
__16.6 라소를 위한 선택-후 추론
__16.7 연결과 확장
____라소 로지스틱 회귀와 SVM
____라소와 부스팅
____라소의 확장
__16.8 주석 및 상세 설명
__16.9 연습문제

17장. 랜덤 포레스트와 부스팅
__17.1 랜덤 포레스트
____OOB 오차 추정
____표준오차
____변수 중요도 그래프
__17.2 제곱 오차 손실 함수를 사용한 부스팅
____트리 깊이와 상호작용 복잡도
____축소
__17.3 그래디언트 부스팅
__17.4 에이다부스트: 원래의 부스팅 알고리즘
__17.5 연결과 확장
____일반화 가첨 모델
____부스팅과 라소
__17.6 주석 및 상세 설명
__17.7 연습문제

18장. 신경망과 딥러닝
__18.1 신경망과 필기체 숫자 문제
__18.2 신경망 적합화
____그래디언트 계산: 역전파
____그래디언트 하강
____다른 튜닝 모수들
__18.3 오토인코더
__18.4 딥러닝
__18.5 딥 네트워크 학습
__18.6 주석 및 상세 설명
__18.7 연습문제

19장. 서포트 벡터 머신과 커널 기법
__19.1 최적 분리 초평면
__19.2 소프트 마진 분류기
__19.3 손실 플러스 페널티로서의 SVM 기준
__19.4 계산과 커널 트릭
__19.5 커널을 이용한 함수 적합화
__19.6 예제: 단백질 분류에 대한 문자열 커널
__19.7 SVM: 결론
__19.8 커널 평활화와 지역 회귀
__19.9 주석 및 상세 설명
__19.10 연습문제

20장. 모델 선택 후의 추론
__20.1 동시 신뢰구간
__20.2 모델 선택 후 정확도
__20.3 선택 편향
__20.4 병합된 베이즈-빈도주의 추정
__20.5 주석 및 상세 설명
__20.6 연습문제

21장. 경험적 베이즈 추정 전략
__21.1 베이즈 디컨볼루션
__21.2 g-모델링과 추정
__21.3 우도, 정규화, 정확도
__21.4 두 가지 예제
__21.5 일반적 선형 혼합 모델
__21.6 디컨볼루션과 f-모델링
__21.7 주석 및 상세 설명
__21.8 연습문제

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