CHAPTER 1. 이 책에 대하여(먼저 읽기! 1
1.1 누구나 이 책을 읽을 수 있다 1
1.2 이 책의 내용 3
1.3 2판에 새로 들어간 내용 6
1.4 (정중히 피드백 보내기 8
1.5 감사의 글 9
PART 1. 기초: 모형, 확률, 베이즈 규칙, R 13
CHAPTER 2. 신뢰율, 모형, 파라미터 소개 15
2.1 베이지안 추론은 확률에 신뢰율을 재할당하는 것이다 16
2.2 확률은 기술 모형에서 파라미터값이다 22
2.3 베이지안 데이터 분석 단계 25
2.4 연습문제 32
CHAPTER 3. R 프로그래밍 언어 33
3.1 소프트웨어 다운로드 35
3.2 R 간단히 실행하기 36
3.3 R에 있는 간단한 명령어와 연산자 39
3.4 변수 유형 43
3.5 데이터 로딩과 저장 55
3.6 일부 유틸리티 함수 59
3.7 R 프로그래밍 64
3.8 그래프 그리기: 객체 열기, 저장하기 73
3.9 결론 74
3.10 연습문제 74
CHAPTER 4.확률이 뭘까? 77
4.1 가능한 모든 사건 집합 78
4.2 객관적이거나 주관적인 확률 80
4.3 확률분포 85
4.4 이원분포 96
4.5 부록: 그림 4.1에 대한 R 코드 100
4.6 연습문제 102
CHAPTER 5. 베이즈 규칙 105
5.1 베이즈 규칙 106
5.2 파라미터와 데이터에 적용하기 111
5.3 완벽 예제: 동전의 편향 추정 114
5.4 왜 베이지안 추론이 어려운가? 121
5.5 부록: 그림 5.1, 5.2의 R 코드 122
5.6 연습문제 124
PART 2. 이항확률 추론을 위한 기본지식 129
데이터 분석을 위한 최고의 베이지안 이론서!
이 책은 잘 알려진 무료 소프트웨어인 R, JAGS, Stan을 이용해 베이지안 데이터 분석을 수행하는 방법을 단계별로 설명한다. 입문 수준의 독자도 쉽게 이해할 수 있는 확률과 베이즈 규칙부터 시작해서 직접 구현할 수 있는 베이지안 데이터 분석을 위한 고급 응용 프로그램까지 베이지안 분석을 위한 튼튼한 토대를 제공한다. 복잡한 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 연관성 있는 자료와 풍부한 그림, 수많은 연습문제를 실었다. 또한, 이 책에서 배운 방법을 독자의 데이터에 적용하는 데 도움을 주기 위해 검정력 분석과 표본크기 계획 같은 확장된 범위의 주제를 다루고, 독자의 응용 프로그램과 데이터에 사용할 수 있는 새롭고 완벽한 R 프로그램을 제공한다.
2판에서는 완전히 새로 고친 도입부를 포함해 수많은 그림과 R, JAGS, Stan에 대한 설명, 그리고 최신 프로그램들에 관한 소개 등이 새롭게 추가됐다.
이 책의 주요 내용
■ 확률과 베이즈 규칙
■ 베이지안 다중회귀
■ 분산분석(ANOVA
■ 로지스틱 회귀
■ 분할표 분석
■ 모형 비교
■ 영가설 검정
■ 계층모형
■ 표본크기 계획
■ 베이지안 검정력 분석
