MARC 닫기
00815nam 2200253 c 4500
000003917975
20101130111437
090624s2005 ulk 000 kor
▼a 211070
▼c 211070
▼l EM0000048916
▼c 2
▼l EM0000048915
▼a 310.1
▼2 4
▼a 310.1
▼b 강682ㅂ
▼a 강기훈
▼a 베이지안 통계학/
▼d 강기훈;
▼e 박흥선;
▼e 신기일;
▼e 신민웅;
▼e 정석오;
▼e 최대우 저.
▼a 개정판.
▼a 파주:
▼b 자유아카데미,
▼c 2005.
▼a 214 p.;
▼c 26 cm.
▼a 베이지안
▼a BAYESIAN
▼a 통계학
▼a 통계계산언어
▼a R 사용법
▼a 확률
▼a 확률분포
▼a 사전분포
▼a 사후분포
▼a 추정
▼a 베이지안 추론
▼a 베이지안 추정
▼a 회귀분석
▼a 단순선형회귀
▼a 마코프 연쇄 몬테카를로
▼a 베이지안 통계학
▼a 박흥선
▼a 신기일
▼a 신민웅
▼a 정석오
▼a 최대우
▼b \12000
▼a 단행본
권 호 :
발행년 : 2005
발행처 : 자유아카데미
서 명 : 베이지안 통계학: 개정판
목차
1. 베이지안 통계학
베이지안 통계학이란?
베이지안 통계학적의 기본 구조
왜 베이지안 통계학은 필요한가?
베이지안 통계학의 역사
베이지안 통계학의 응용
베이지안 통계학의 전망
2. R
R의 소개
R의 기본 사용법
벡터
배열
리스트
외부파일 데이터 읽기
확률분포
그룹화된 문장, 제어문
새로운 함수의 정의
그래픽
3. 확률과 확률분포
확률
조건부 확률
베이즈 정리
확률변수
확률분포
결합확률분포와 주변확률분포
조건부확률분포
기대값과 분산
이산형 확률분포
연속형 확률분포
4. 사전분포와 사후분포
서론
주관적 사전분포
무정보적 사전분포
사후분포의 계산
공액사전분포
부적절사전분포와 사후분포
5. 베이지안 추론 방법
점추정
신용영역
예측적 추론
베이지안 의사결정
6. 모비율의 추정
이항반응변수
사전분포, 우도함수, 그리고 사후분포
공액사전확률분포 : 베타분포
모비율의 구간추정
사전분포에 대한 정보가 전혀 없을 경우
7. 포아송 평균의 추정
계수적 반응변수
공액사전확률분포 : 감마분포
베이지안 추정
구간 추정
사전분포에 대한 정보가 없을 경우
8. 모평균의 추정
서론
모평균 u의 베이즈 추정
9. 모분산의 추정
서론
정규분포에서 분산의 베이즈 추정
사전정보가 불확실한 경우의 베이즈 추정
사전정보가 없을 경우의 신용구간
10. 모평균과 모분산의 동시 추정
평균과 분산이 미지일 경우의 사전분포
(u, Prec)의 결합사후분포
(u, Prec)의 주변사후분포
자료의 수가 n개인 경우
베이즈 추정량
11. 회귀분석
서론
단순선형회귀
단순선형회귀 : 베이지안 접근방법
예측분포
12. 마코프 연쇄 몬테카를로
몬테카를로 방법
마포크 연쇄
마포크 연쇄 몬테카를로
MCMC를 이용한 사후분포 추론
Amos 24 구조방정식모델링
310.16 배911ㅇ
베이지안 통계학 / 개정판
310.1 강682ㅂ
구조방정식모델 개념과 이해 : Amos 4.0〜20.0 공용
310.16 우193ㄱㅈ
(세상에서 가장 쉬운) 통계학입문
310.1 고621ㅌ박
서평쓰기