통계학과 교수가 추천하는 꼭 읽어야 할 책 10권과 이 책을 읽어야 하는 이유

통계학과 교수가 추천하는 꼭 읽어야 할 책 10권과 이 책을 읽어야 하는 이유

※ 통계는 단순한 숫자 그 이상입니다. 그것은 우리 주변의 세계를 이해하고 해석하는 강력한 도구입니다. 통계학 교수는 학생, 전문가, 애호가 모두가 해당 주제를 탐구하는 데 도움이 되도록 다음 10권의 책을 추천합니다. 각 제목은 기본 이론 및 방법부터 다양한 분야의 적용에 이르기까지 통계의 다양한 측면을 탐구하므로 이 목록은 해당 분야에 대한 포괄적인 이해를 구축하는 데 이상적입니다. 😅

 

1. 통계적 학습의 요소 Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman 저

추천 이유: 이 고전적인 텍스트는 통계적 관점에서 머신러닝을 포괄적으로 살펴봅니다. 선형 회귀부터 신경망까지 모든 것을 다루므로 데이터 과학 및 예측 모델링에 관심이 있는 사람들에게 필수적입니다.

2. 통계적 추론 조지 카셀라(George Casella)와 로저 버거(Roger Berger)

추천 이유: 학생을 위한 필수 도서인 이 책은 통계적 추론에 대한 심층적인 탐구를 제공하여 엄격하면서도 접근 가능한 방식으로 개념을 설명합니다. 확률 이론과 추론 통계에 대한 탄탄한 기초를 원하는 사람들에게 권장됩니다.

3. 베이지안 데이터 분석 작성자: Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson, Aki Vehtari 및 Donald B. Rubin

추천 이유: 베이지안 방법에 관심이 있는 통계학자라면 이 책을 꼭 읽어보세요. 베이지안 원칙을 소개하고 이 원칙이 실제 시나리오에 어떻게 적용되는지 보여줍니다. 불확실성을 이해하는 데 관심이 있는 사람이라면 반드시 읽어야 할 책입니다.

4. 통계의 모든 것: 통계적 추론에 관한 간결한 강좌 Larry Wasserman 저

추천 이유: 이 책은 주요 통계 개념에 대한 빠른 속도의 개요를 제공하므로 해당 분야의 폭을 이해하려는 사람들에게 이상적입니다. 명확하게 작성되어 초보자와 고급 학생 모두에게 복습이나 개요로 권장됩니다.

5. 통계학: 데이터로부터 배우는 방법 David Spiegelhalter 저

추천 이유: Spiegelhalter의 책은 데이터를 이해하고 실제 문제를 이해하는 것을 강조합니다. 접근 가능하고 실용적이며 독자에게 복잡한 수학으로 부담을 주지 않으면서 통계적 사고에 대한 통찰력을 제공합니다.

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6. 통계 학습 소개 Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie 및 Robert Tibshirani 저

추천 이유: 통계를 통한 머신러닝에 대한 이 초보자 친화적인 소개는 데이터 과학을 입문하는 학생들에게 필수적입니다. 독자가 이론을 실습에 적용하는 데 도움이 되는 접근 가능한 설명과 R 코드 예제로 호평을 받고 있습니다.

7. 확률 이론: 과학의 논리 by E.T. 제인스

추천 이유: Jaynes의 책은 베이지안 관점에서 생각을 자극하는 확률 탐구입니다. 통계 과학과 추론의 철학적 토대를 더 깊이 탐구하고 싶은 사람들에게 적합합니다.

8. 알몸 통계: 데이터에서 공포 제거 Charles Wheelan 작성

추천 이유: 이 흥미로운 책은 전문 용어 없이 통계에 대한 재미 있고 이해하기 쉬운 소개를 제공합니다. 초보자나 통계의 일상적 관련성을 가벼운 마음으로 이해하려는 모든 사람에게 적합합니다.

9. 통계의 원리 by M.G. 불머

추천 이유: 이 고전적인 작업은 가설 테스트, 회귀, 샘플링을 포함한 전통적인 통계 기법에 대한 자세한 탐색을 제공합니다. 고전통계와 기초방법을 익히고 싶은 학생들에게 추천합니다.

10. 비즈니스를 위한 데이터 과학: 데이터 마이닝 및 데이터 분석적 사고에 대해 알아야 할 사항 작성자: Foster Provost 및 Tom Fawcett

추천 이유: 순수한 통계 서적은 아니지만 이 책은 통계와 데이터 과학을 연결하며 비즈니스 결정을 위한 데이터 분석의 중요성을 강조합니다. 실제 응용 프로그램과 데이터 기반 비즈니스 통찰력에 관심이 있는 통계학자에게 적극 권장됩니다.

통계학과 학생 및 전문가에게 이 책이 필수적인 이유

• 포괄적인 범위: The Elements of Statistical Learning 및 _Statistical Inference_와 같은 책은 통계 이론에 대한 철저한 탐구를 제공하여 독자에게 학계 또는 산업계에서 탁월한 능력을 발휘하는 데 필요한 기술을 제공합니다.
• 기계 학습 입문: 통계 학습 입문 및 _통계 학습 요소_와 같은 제목은 통계와 데이터 과학의 교차, 특히 기계 학습과 예측 모델링에 관심이 있는 통계학자에게 이상적입니다.
• 베이지안 관점: 베이지안 접근 방식에 관심이 있는 사람들을 위해 베이지안 데이터 분석 및 _확률 이론: 과학의 논리_는 통계에 베이지안 사고를 적용하는 방법에 대한 깊은 통찰력을 제공합니다.
• 초보자 이용 가능: Naked Statistics 및 _The Art of Statistics_는 흥미를 유발하고 따라하기 쉬운 스타일로 작성되어 초보자나 기본 통계 원리를 다시 복습하려는 사람들에게 적합합니다.
• 철학적 통찰력: _Probability Theory: The Logic of Science_와 같은 책은 독자에게 확률과 통계의 철학적 측면을 소개하여 통계적 추론을 기반으로 데이터를 해석하고 결정을 내리는 방법에 대한 더 깊은 성찰을 장려합니다.
• 실용 데이터 과학: _비즈니스를 위한 데이터 과학_과 같은 제목은 통계와 비즈니스 분석의 실제 응용 프로그램을 연결하며 업계 환경에 직접적인 영향을 미치고 싶어하는 통계학자에게 이상적입니다.
  
  

결론

이 10권의 책은 기초 이론부터 기계 학습 및 데이터 과학의 최첨단 응용에 이르기까지 광범위한 통계 주제를 다루고 있습니다. 통계학 교수가 추천하는 각 책은 해당 분야에 대한 폭넓은 이해에 기여하는 독특한 관점을 제공합니다. 학생이든, 전문가이든, 통계의 세계에 대해 호기심이 있는 사람이든 이 목록에는 모든 사람을 위한 내용이 있습니다.