[Book] 첫 통계 with 베이즈_0_읽기 시작하며

Do it! 첫 통계 with 베이즈 인공지능 기술을 뒷받침하는 통계 기초

사시키 준 저/안동현 역 | 이지스퍼블리싱 | 2021년 11월 11일 | 

원서 : いちばんやさしいベイズ統計入門

 

국내도서 > IT 모바일 > 컴퓨터 공학 > 전산수학(SPSS/MATLAB)

 

제목과 그림만 보고 쉬운 통계학 설명책이라고 생각해서 골랐는데, 통계학이 아니라 베이즈 통계에 대해서 다룬 책이라고하여 당황. 그래도 픽업 했으니 끝까지 읽어보자는 생각으로 읽기 시작함.

저자의 머릿말 "결과에서 원인을 찾고, 부족한 정보로도 미래를 예측한다!" 라는 말은 참 멋진 말이라고 생각함.

 

 

결과에서 원인을 찾고, 부족한 정보로도 미래를 예측한다!
과거를 바꾸는 베이즈 통계

베이즈 통계란 영국의 수학자 토머스 베이즈(Thomas Bayes, 1702~1761)가 처음 발견한 베이즈 정리를 바탕으로 한 것으로, 주관적인 확률도 유연하게 이용할 수 있다는 특징이 있습니다.
(중략)
평소 우리가 접하는 종래의 통계학에서는 '데이터'가 필요합니다. 분석할 데이터가 업ㄷ다면 이야기를 시작조차 할 수 없습니다. 이와 달리 베이즈 통계는 사전 데이터가 없는 상태여도 가정을 거듭하며 논리를 진행하고 정보를 얻어 확률을 갱신한다는 강점이 있습니다.
또한 베이즈 통계는 결과에서 원인을, 미래에서 과거를 바라볼 때에도 도움을 받을 수 있습니다. 즉, 베이즈 통계는 역사적으로도 계산 측면에서도 미래가 과거를 만드는 분야 입니다.

저자의 머릿말 중에서...

 

목차

01 베이즈 통계란?
[기초 지식 1] 통계가 뭐지?
[기초 지식 2] 베이즈 통계는 변화하는 확률을 다룬다
[기초 지식 3] 통계 용어
[기초 지식 4] 통계의 최전선은 편의점!
[기초 지식 5] 통계의 기초는 이미 안다고?
[기초 지식 6] 데이터 분류
[기초 지식 7] 질적 데이터 - 수치로 측정할 수 없는 데이터
[기초 지식 8] 양적 데이터 - 수치로 측정할 수 있는 데이터
[기초 지식 9] 전통 통계학과 베이즈 통계학의 차이
[기초 지식 10] 기술 통계와 추론 통계
[기초 지식 11] 대푯값과 산포도
[기초 지식 12] 대푯값은 최댓값?최솟값을 조사하는 것부터
[기초 지식 13] 대푯값의 왕 ‘평균’을 알자!
[기초 지식 14] 평균을 사용할 수 없을 때는 ‘중앙값’을!
[기초 지식 15] 평균을 계산할 때 ‘흔히 하는 실수’란?
[기초 지식 16] 벗어난 값의 영향을 잘 받지 않는 중앙값
[기초 지식 17] 최빈값은 ‘데이터의 다수결’

02 집합과 확률 기호의 '완전' 기초
02-1 구체적인 예로 ‘집합’과 ‘확률’ 기호에 익숙해지자!
공집합이란?

03 조건부 확률이란?
03-1 조건부 확률만큼은 확실히 알아 두자!
03-2 예제로 ‘조건부 확률’에 익숙해지자!
03-3 유명한 조건부 확률 문제 ① - 3개의 옷장 문제
03-4 유명한 조건부 확률 문제 ② - ‘옆집에 모자를 두고 온 K 군’ 문제
03-5 조건부 확률에서는 직감에 속기 쉬워요!
03-6 베이즈 정리 이끌어 내기!
03-7 베이즈 정리로 예제를 풀어 봅시다

04 예를 이용해서 베이즈 정리를 이해하자
04-1 몬티 홀 문제 - 문을 바꾸는 게 좋을지? 바꿔도 똑같음?
몬티 홀 문제 해설 ① - 문을 바꾸지 않을 때
몬티 홀 문제 해설 ② - 문을 바꿀 때
‘이해할 수 없어!’라고 한다면 극단적인 예를 들어 생각해 보자
몬티 홀 문제를 수학으로 검증하기
04-2 P 검사와 C 바이러스 문제 - 확률을 구할 때는 전제 조건이 무척 중요
민감도는 올바르게 양성이라 판정할 확률
특이도는 올바르게 음성이라 판정할 확률
04-3 3명의 죄수 문제 - 죄수 A는 ‘풀려날 확률이 높아졌다!’면서 기뻐할 수 있을까?
사건 A : 죄수 A가 사면될 때
사건 B : 죄수 B가 사면될 때
사건 C : 죄수 C가 사면될 때
죄수 A가 사면될 확률은 여전히 1/3
죄수 C가 사면될 확률은 1/3에서 2/3로 높아짐
04-4 ‘비행기 추락 원인’ 문제 - 사고 원인이 엔진 고장일 확률은?

05 일단 시작하고 보는 이유 불충분의 원리와 베이즈 갱신
05-1 이유 불충분의 원리란?
05-2 항아리에서 구슬을 꺼냈더니 파란색이었다는 문제 - 시간 흐름이 거꾸로라면 어떻게 할까?
05-3 확률이 계속 변하는 ‘베이즈 갱신’ - 시시각각 변하는 상황에서도 추적할 수 있음
베이즈 갱신으로 확률을 업데이트
추락 장소를 모르더라도 수학적으로 올바른 방법을 사용
05-4 어떻게 ‘스팸 메일’만 막을 수 있을까? - 스팸 메일 고유의 특징을 확률에 반영

마치며: 통계학으로 생명을 지킨다!

찾아보기
주요 참고 문헌

 

다음 블로그 서비스 중지에 따라
blog.daum.net/fly_blue/ > 내가 잊지 않기 위해 > 수학, 통계학 에서 이동
첫작성 : 2022. 7. 13.