세상에서 가장 쉬운 베이즈통계학 입문

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https://www.amazon.co.jp/gp/product/B0하나 838F4T2/ref=dbs_a_def_rwt_hsch_vapi_taft_p한_i하나

책 소개 베이즈 통계는 인터넷 보급과 맞물려 비즈니스에 활용되고 있다. 인터넷에서는 고객의 구매행동이 과도한 검색 행동 이력이 자동으로 수집되는데, 이를 통해 고객의 '타입'을 추정하려면 전통적인 통계학보다 베이즈 통계를 활용하는 것이 압도적으로 뛰어나 인기 때문이었다.현재 많은 인터넷 계열의 작은 기업들이 실제로 베이즈 통계를 이용하고 있다. 그중에서도 마이크로소프트는 일찌감치 베이즈 통계를 비즈니스에 이용한 것으로 유명하다. 윈도우 OS 의 도움말 스토리 기능에도 베이즈 통계가 도입되어 있어 웹상에서 유저가 만일 "어린이 병 증상"이라고 검색했을 때에 유망한 지침이 우선적으로 노출되는 소프트웨어등도 개발했습니다.마이크로 소프트의 전 대표, 빌 게이츠는 하나 996년에 신문을 통해서 자사가 경쟁상 우위에 있는 이유가 베이지안 통계에 따른 것 이프니다울 공표했습니다. 한편 구글도 자사 검색엔진 자동번역시스템에 베이스 통계기술을 활용한 것으로 알려졌다. 그래서 금세기 비즈니스 종사자는 베이즈 통계에 통달하면 최강이 될 터였다. 이 책은 비즈니스맨이 실전에서 활용하는 데 도움이 되는 사례와 해설을 담고 있다.

눈에 따라0강의 사칙 연산만 이해하는 베이지안 통계학이 책의 특징 0-1예비 지식이 전무한 상태에서도 실제 활용할 수 있는 수준까지 도달할 수 있다.0-2면 적도와 산수, 이 두개로 해결합니다 0-3빌 게이츠도 주목했습니다! 비즈니스에 사용할 수 있는 베이지안 통계 0-4베이지안 통계는 인간의 심성에 의존합니다 0-5 빈 칸을 메운 형식의 간단한 습관의 사고는 독학에 최적입니다 ​ 제1부속성!베이지안 통계학의 에센스를 이해하고 있습니다 ​ 제1떼 정보를 얻자, 확률이 바뀐다'베이즈 추론'의 기본적인 사용의 비결 제1강의 정리/습관 사고 ​ 제2강 베이즈 추론은 가끔 직감에 크게 어긋납니다 ❶ 객관적인 데이터를 사용할 때의 주의점 제2강의 정리/습관 사고 ​ 제3강의 주관적 숫자이지도 추정이 가능하다는 어떤 상황에서 사용'이유 부족한 원리' 제3강의 정리/습관 사고 ​ 제4강'확률의 확률'을 사용하여 추정의 폭을 넓힌다 제4강의 정리/습관 사고 column베이스는 어떤 사람이었을까?​ 제5강 추론 과정에서 부각되는 베이즈 추론의 특징, 제5의 강의 정리/습관 사고 ​ 제6강, 명나라흔쾌히로 엄밀하지만 쓸 데가 한정된 너의 앞에서 피오 승식 추정, 제6강의 정리/습관 사고 ​ 제7베스트 베이즈 추론은 적은 양의 정보로 그런 것 같은 결론을 끌어내네이망-피어슨식의 추정과 다른 점 제7의 강의 정리/습관 사고 ​ 제8강 베이즈 추론은 '최우 원리'에 물증하고 있는 베이지안 통계학과 네이망-피어슨 통계학의 접점 제8강의 정리/습관 사고 ​ 제9강 베이즈 추론은 가끔 직감에 크게 어긋납니다 ❷ 몬티 홀 사고와 세명의 죄수의 사고의 제9의 강의 정리/습관 사고 column'속설'에 대한 두가지 법칙 ​ 제10강 복수의 정보를 얻었을 때의 추정 ❶'독립 시행 확률의 승법 공식'을 사용합니다제10의 강의 정리/습관 사고 ​ 제11강 복수의 정보를 얻었을 때의 추정 ❷ 스펨메 1필터의 예제 11강의 정리/습관 사고 ​ 제12강 베이즈 추론에서는 정보를 순차적으로 사용할 수 있다'순차 합리성' 제12강의 정리/습관 사고 ​ 제13강 베이즈 추론은 정보를 얻고 더 정확한 제13강의 정리/습관 사고 column베이스 역 확률을 복권시킨 학자들 ​ ​ 제2부 완전 독학!'확률론'에서 '정규 분포의 추정'까지 ​ 제14강'확률'은 '면적'과 동 1 성질을 가진 확률론의 기본 제14강의 정리/습관 사고 ​ 제15고집 정보를 얻은 후 확률의 표시 법'조건부 확률'의 기본적인 성질, 제15강의 정리/습관 사고 ​ 제16강 더 범용적인 추정을 위한 '확률 분포도' 제16강의 정리/습관 사고 ​ 제17베스트 두 숫자로 성격이 정해진다'베타 분포' 제17의 강의정리/습관 사고 ​ 제18강 확률 분포의 성격을 정한다'기대치' 제18강의 정리/습관 사고 column주관 확률이란 어느 확률인 것?​ 제19강 확률 분포도를 사용한 고도의 추정 ❶'베타 분포'의 경우제 19강의 정리/습관 사고 ​ 제20강 동전 던지기, 자신의 천체 관측에서 관찰되는 '정규 분포' 제20강의 정리/습관 사고 ​ 제21강 확률 분포도를 사용한 고도의 추정 ❷'정규 분포'의 경우제 21강의 정리/습관 사고 보강 ▶ 베타 분포의 적분 계산 ​ 마치고 습관 사고 해답 편

책 속에서

P.9베이지안 통계의 기술은 IT·중견 기업 외에도 여러 분야에 응용되고 있다. 예를 들어 팩시밀리에서는 전송된 전치의 노이즈를 수정하여 전치에 가까운 만들기를 하는데 베이즈 통계를 사용하고 있다. 또 의료 분야에서도 자동 진단 시스템 등에 베이즈 통계를 활용하고 있다. 이 책을 읽고 과도하다는 것을 알게 되지만, 베이스 통계의 강점은 데이터가 적어도... 더 보면 P.3개'베이스 갱신'라고 부른다. 갱신을 우리가 그냥 쓰는 스토리로 바꾸면 업데이트다. 이상의 프로세스를 이 책에서는 "베이즈 추정"이라고 부르기로 한다. 베이즈 추정이란, "사전 확률을 행동의 관찰(정보)에 근거해 사후 확률로 베이즈 갱신하는 것"이라고 정리할 수 있다. 본서에서는 개별 사례에서의 추정은 "베이즈 추정"이라고 부르고, ... 더 보면 P.50내가 오락 잡지에 게재한 베이즈 추론의 관련 기사는 설문의 연구 결과를 활용했다. 사전에 편집자에게 부탁해 직장 여성들의 발렌타인 행동에 대한 설문 연구를 진행했다. 궁금했던 부분은 여성이 마음에 두고 있는 남성과 논외의 남성에게 각각 어느 정도의 확률로 초콜릿을 주느냐였다. 편집자는 직장여성을 대상으로 인터넷언... 더 보면 P.77이때 눈앞의 그 공단에서 공을 하나 빼면 검정색입니다. 이 검은 공이라는 것이 추측을 위한 물적 증거가 된다. 그럼 이 물적 증거로 이 단지가 A, B 중 어느 단지인지 판단할 수 있는가? 이것은 꽤 간단한 추론이기 때문에 누구의 과일인지 B단지라고 결론지을 수 있을 겁니다. 이에 대한 추론은 굳이 설명하지 않아도 될 만큼... 더 보면 P.93 보고 본대로 베이즈 추론에는 네이망-피어슨 통계학의 가설 검정 같은 유의 수준의 설정이 없어 어떤 환경에서도 '1단'추정이 가능하다는 강점이 있다. 다만 네이만 피어슨식처럼 A와 B 중 어느 한쪽으로 결정을 내리는 것이 아니라 양쪽의 가능성을 열어둔 채 그 가능성의 비율관계를 제시하는 게 전부다. 수치를 보고 판단을 내린다... 더 보기 더 보기

저자 및 역자 소개 코지마 히로유키(코지마?이것)(저자)저자 파일 최고의 작품 투표 신간의 알림 신청일 958년 도쿄에서 출생했다. 도쿄대 이학부 수학과를 졸업하고, 동대학원 경제학 연구과에서 박사 과정을 수료했다. 현재, 테이쿄 대학 경제학부 교수로 재직하고 있었다. 경제학 박사이며 전공은 수리경제학이었다.주요 저서로는 "세계에서 가장 간단한 통계학 입문", "세계에서 가장 간단한 베이스 통계학 입문", "확률적 발상법", "제로부터 배우는 미적분", "비즈니스맨이 알아야 할 법칙", "수학으로 소견한다" 등 다수 있다.최신작: 만화로 아주 쉽게 배우는 통계학, 세상에서 가장 쉬운 베이즈 통계학 입문, 세상에서 가장 쉬운 통계학 입문... 총 6종(모드 보기)장은정(번역자)저자 파일 최고의 작품 투표 신간의 소식 신청 한정 방송 통신 대학교 Japan과를 졸업하고 한정 외국어대 국제 지면 대학원 Japan학과를 수료했다. 현재 번역 에이전시 엔터스코리아에서 출판 기획 및 Japan어 전문 번역가로 활동하고 있다. 번역한 책이《1분 이내에 말》《퇴근)이 없습니다.나는 왜 적응하기 어려운가? 나는 강박장애입니다.》《38세 상승과 추락의 사이》등이 있다.최근작:…총 35종(모드 보기)

출판사 소개 지상사 출판사 페이지 신간 통지 신청

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요쥬움 쟈크:<통계학 초입문>,<돈을 벌사장의 24시각 3651>,<영업의 신 100법칙 등 총 65종 대표 분야:학습 법 5위(브랜드 지수 45,024점)

출판사 제공 책 소개 베이스는 어떤 사람이었을까 생거 린이 한편의 수학 논문을 쓴 베이즈 역 확률을 발견한 영국인 토마스 베이즈는 하루 702년에 태어났고 자기 일 76일년에 사망했다. 베이스는 스코틀랜드 에든버러대에서 신학과 수학을 공부했고, 다음 아버지인 다솔리를 따라 목사가 됐다. 베이즈는 목회자로 일하면서 수학 연구도 했다. 당시만 해도 신을 섬기는 일에 종사하는 사람들 가운데 수학을 연구하는 사람들이 적지 않았기 때문에 크게 달라진 것은 아니었다. 베이스는 생아에 지난 1개의 수학 논문을 썼다. 그것은 [확률의 사건법에 있어서의 어느 문재의 해법에 관한 고찰]이라는 제목의 논문이었다. 이 논문 속에 베이즈 역확률의 원점이 있었다. 베이즈는 이 발견을 그다지 중요하게 생각하지 않은 듯 오랫동안 방치해 왔고, 이를 위해 몇 년 만에 집필됐는지 명확하지 않다. 일 740년대 말, 분명 일 748년은 한 749년이었다고 추측합니다. 베이스의 발견을 세상에 알린 것은 목사였던 그의 칭구 리처드 프라이스였다. 프라이스는 베이즈의 친척의 의뢰로 베이즈가 남긴 문헌을 조사했다. 그리고 전술한 논문을 발견하고 사건의 비결을 정리한 다소리 한 764년에 로열 소사이어티의《철학 회보》에 논문을 발표했다. 이것이 베이스의 역확률을 한눈에 볼 수 있는 자리였다. 그러자 신 프라이스의 보고는 거의 주목받지 못했다. 그 흐름을 바꾼 것은 프랑스의 천재 수학자 라플라스 연구였다. 라플라스는 천문학 물리학 수학에 많은 업적을 남긴 사람이었지만 베이스의 연구를 알기 전 기위인 베이즈의 역확률 착상에 육박한 논문을 썼다. 그 후 요금의 연구를 전하고 듣고는 그것이 쟈싱 프지앙아의 초기 연구를 완성으로 이끌기가 알고 한 787년경 한꺼번에 베이즈 역 확률을 현재의 공식 형태로 완성했다. 따라서 베이즈의 힘 확률은 라플라스 발견이라고 할 수 있다.보통 통계학과 어떤 점이 다른지 베이즈 통계는 인간의 심정에 의존합니다.'베이지안 통계에는 의심스러운 면이 있어'은 이에키울 0-2절에서 언급했다. 무슨 뜻일까. 즉,베이즈통계가다룰확률이주관적이라는뜻입니다. 즉 베이즈 통계에서 자신이 올 확률은 객관적인 수치가 아니라 '인간의 심정'에 의존한 주관적인 수치라는 뜻입니다. 그런 의미에서 베이즈 통계는 사상적 면모를 갖추고 있다. 그래서 베이즈 통계는 객관성을 중시하는 과학계로부터 가짜라는 낙인이 찍혀 한때 매장된 것이다. 대부분의 베이즈 통계책에는 아쉽게도 이런 얘기가 나오지 않는다. 그 이유가 공연히 알려진 것을 저자가 싫어해서인지, 아니면 그들이 단순히 지식이 없어서인지는 모르겠지만 어쨌든 이에 대해 적자신라에 해설하고 있는 책은 드물다. 그러나 이 베이즈 통계의 '주관성', '사상성'은 베이즈 통계의 본질이자 편의성의 원천이다. 그래서 이를 외면한 채 해설하면 베이즈 통계의 본질은 결코 독자에게 전달되지 않을 것이다. 이렇게 이 책에서는 베이즈 통계의 '주관성', '사상성'을 숨기지 않고 백일하에 드러내 해설을 진행하며 자신만만하다. 특히 여느 통계학과 어떤 점이 어떻게 다른지에 대해 자세히 해설했다. 확실히 많은 독자가 "베이즈 통계, 굉장하다. 흥미진진!이라며 박수를 쳐줄 것으로 기대가 이 지역 얘기다. 접음