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베이즈 데이터 분석(제3판) 3부

제10장~제13장

도서 이미지 - 베이즈 데이터 분석(제3판) 3부

Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson, Aki Vehtari, Donald B. Rubin

북큐브|2020.07.24

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시리즈 가격정보
전자책 정가 8,000원
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대여 기간 : 3일
출간정보 2020.07.24|PDF|23.37MB

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책소개

Winner of the 2016 De Groot Prize from the International Society for Bayesian Analysis

Now in its third edition, this classic book is widely considered the leading text on Bayesian methods, lauded for its accessible, practical approach to analyzing data and solving research problems. Bayesian Data Analysis, Third Edition continues to take an applied approach to analysis using up-to-date Bayesian methods. The authors―all leaders in the statistics community―introduce basic concepts from a data-analytic perspective before presenting advanced methods. Throughout the text, numerous worked examples drawn from real applications and research emphasize the use of Bayesian inference in practice.

New to the Third Edition
Four new chapters on nonparametric modeling
Coverage of weakly informative priors and boundary-avoiding priors
Updated discussion of cross-validation and predictive information criteria
Improved convergence monitoring and effective sample size calculations for iterative simulation
Presentations of Hamiltonian Monte Carlo, variational Bayes, and expectation propagation
New and revised software code

The book can be used in three different ways. For undergraduate students, it introduces Bayesian inference starting from first principles. For graduate students, the text presents effective current approaches to Bayesian modeling and computation in statistics and related fields. For researchers, it provides an assortment of Bayesian methods in applied statistics. Additional materials, including data sets used in the examples, solutions to selected exercises, and software instructions, are available on the book’s web page.



국제 베이즈 분석 학회 2016년 De Groot Pize 수상작!

현재 제3판에서, 이 고전적인 책은 베이즈 방법의 선도적 교재로 널리 평가되고 있는데, 데이터를 분석하고 연구 문제를 해결하기 위한 접근성 있고 실용적인 접근방식으로 찬사를 받고 있다. 베이즈 데이터 분석 제3판은 최신 베이즈 방법들을 사용한 분석에 대한 적용 접근 방식을 계속 취하고 있다. 모두가 통계 커뮤니티의 리더인 저자들은 고급 방법을 제시하기 전에 데이터 분석적 관점에서 기본적인 개념들을 소개한다. 본문 전체에 걸쳐 실제적인 적용과 연구를 통해 도출된 수많은 실제 사례들은 베이즈 추론의 실제적인 사용을 역설하고 있다.

제3판의 새로운 내용
비모수 모델링에 대한 4개의 새로운 장(Chapter)들
취약하게 유용한 이전 항목 및 경계 회피 이전 항목의 적용 범위
교차 검증 및 예측 정보 기준에 대한 최신 토론
정합성 모니터링 개선 및 반복 시뮬레이션을 위한 효과적인 샘플 크기 계산
해밀턴 몬테카를로, 변동 베이즈, 기대 전파의 표현
새로운 그리고 수정된 소프트웨어 코드

이 책은 세 가지 다른 방법으로 사용될 수 있다. 학부생들에게는 베이즈 추론을 제1원칙부터 소개한다. 대학원생들의 경우, 이 책은 통계 및 관련 분야의 베이즈 모델링과 연산에 대한 효과적이고 통용되는 접근방식을 제시한다. 연구자들에게 이 책은 응용 통계에 있어서 종합적인 베이즈 방법들을 제공한다. 예제에 사용된 데이터 세트, 선택된 연습에 대한 솔루션, 소프트웨어 명령들을 포함하는 추가 자료는 이 책의 웹 페이지에서 이용할 수 있다.


본 도서의 내용과 관련하여 오타 및 오류 제보는 mc.stankorea@gmail.com으로 보내 주기 바랍니다.

목차

[베이즈 데이터 분석(제3판) 3부]

4. 베이즈 데이터 분석(제3판) 3부

제10장: 베이즈 계산 소개
10.1 수치 적분
10.2 분포 근사
10.3 직접적 시뮬레이션과 불합격 추출법
10.4 중요도 추출법
10.5 얼마나 많은 추출이 필요한가?
10.6 계산 환경
10.7 베이즈 계산 디버깅
10.8 참고문헌
10.9 연습문제

제11장: 마코브 체인 시뮬레이션의 기본
11.1 깁스 추출
11.2 메트로폴리스와 메트로폴리스 헤이스팅스 알고리즘
11.3 깁스와 메트로폴리스를 기초 블록으로 이용하기
11.4 수렴성 추론과 평가
11.5 시뮬레이션 추출과 유효숫자
11.6 예제: 계층적 정규 모델
11.7 참고문헌
11.8 연습문제

제12장: 계산효율적인 마코브 체인 시뮬레이션
12.1 효율적인 깁스 추출법
12.2 효율적인 메트로폴리스 점핑(jumping) 규칙
12.3 깁스와 메트로폴리스의 추가 확장
12.4 헤밀토니언 몬테 카를로
12.5 단순 계층 모델을 위한 헤밀토니안 동역학
12.6 Stan: 계산환경 개발하기
12.7 참고문헌
12.8 연습문제

제13장: 최빈과 분포적 근사
13.1 사후분포 최빈값 찾기
13.2 최빈요약을 위한 경계 회피 사전분포
13.3 정규 관련 혼합 근사
13.4 EM을 이용한 주변부 사후분포 찾기
13.5 조건부와 주변부 사후 밀도함수 근사
13.6 예제: 계층적 정규 모델(continued)
13.7 변분 추론
13.8 기댓값 전파
13.9 다른 근사
13.10 미지의 정규 인자
13.11 참고문헌
13.12 연습문제

저자소개

Andrew Gelman
Columbia University

John B. Carlin
University of Melbourne

Hal S. Stern
University of California, Irvine

David B. Dunson
Duke University

Aki Vehtari
Aalto University

Donald B. Rubin
Harvard University

역자 소개

StanKorea;
문현지, 민태규, 임정욱, 김서영, 장헌우, 이재준, 장호영, 차서연

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