상세정보
파이썬과 확률분포

파이썬과 확률분포

저자
손현석
출판사
토마토마트
출판일
2018-05-22
등록일
2018-07-30
파일포맷
EPUB
파일크기
0
공급사
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책소개


들어가는 말

무질서해 보이는 자료에서 질서 있는 관계를 도출할 목적으로 통계분석을 수행합니다. 통계분석 수행을 위해 자료의 특성들을 이해하는 것이 선행되어야 하며 그러한 특성은 자료들의 분포를 살펴보는 것으로 시작합니다. 자료의 원천은 특정한 공장에서 불량품 비율로 부터 일상의 출근방식까지 매우 다양합니다. 이러한 자료의 각 값들은 확정적(결정적)으로 어떠한 법칙에 의해 생성되기 보다는 어느정도의 불확실성을 가집니다. 자료에 불확실성이 존재한다는 것은 확률적으로 생성된다는 것을 의미하지요.
확률적으로 생성된 자료를 그려보면 일정한 형태를 보이고 그 형태는 몇가지 유형으로 정리할 수 있습니다. 이러한 형상을 확률분포라고 하며 그 분포를 이루는 식을 공식화하여 수학적으로 나타낼 수 있습니다. 역으로 공식화된 분포들에 자료의 형태를 근사시켜 적합한 유형을 알아내는 것이 통계분석의 시작점이 됩니다. 물론 이러한 분포에 상관없이 진행하는 비모수 방법이 있지만 이 방법 역시 결국에는 어떠한 분포를 가정합니다. 또한 회귀분석과 같은 예측방법에는 다양한 가정을 전제로 진행되는데 그 전제가 분포와 관련됩니다. 즉, 데이터의 분포는 통계분석의 전제사항이 되며 분석 결과를 해석하는 토대가 됩니다. 이 책은 그러한 몇몇의 특정한 분포를 이해하기 위한 것으로 각 분포가 가지고 있는 근거를 제시함으로서 그 의미를 파악하는 것이 목적입니다.
분포를 이해하기 위해서는 확률 개념이 필요합니다. 확률은 일상에서 빈번하게 접하는 것이지만 통계분석에 적용하기 위해서는 약간의 수학적 방법이 사용됩니다. 이책에서는 파이썬이라는 프로그래밍 언어를 사용하여 계산부분을 대체 할 것입니다. 1장에서는 자료의 본격적인 분석 전에 특성을 이해하는 기본적인 사항들을 소개합니다. 2장은1장에서 소개하는 특성들을 이해하기 위해 필요한 확률의 개념과 계산방법을 소개하며 3장에서는 소개한 확률개념을 자료에 적용하는 과정에 대한 이야기 입니다. 4장과 5장은 자료들을 근사시킬수 있는 확률분포들에 대해 소개합니다. 이외에 5개의 부록을 수록하였는데 각각은 1장에서 5장까지의 설명에서 필요한 python의 코드와 패키지에 대해 설명합니다.
아래에 서술한 python 패키지(모듈)은 본 책에서 사용하는 것으로 python 실행시 함께 장착하여 사용해야 합니다.
import numpy as np
import pandas as pd
import math
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
from fractions import Fraction
from sympy import *
from scipy import integrate

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