Peter M. Lee, Bayesian Statistics, Wiley
🧠 “확률을 믿는다는 것” 그 본질을 묻는 베이즈 통계의 출발
21세기 데이터 시대, 우리는 수많은 불확실성 속에서 판단을 내립니다. 의학, 금융, 마케팅, 머신러닝, 기후예측에 이르기까지 우리는 매 순간 “가능성”에 기반한 결정을 하고 있습니다. 이 불확실성을 과학적으로 다루기 위한 가장 강력한 통계 도구 중 하나가 바로 베이즈 통계(Bayesian Statistics)입니다.
하지만 많은 사람에게 베이즈 통계는 난해하거나, 수학적으로 복잡하거나, 또는 '알고는 싶지만 접근하기 어려운' 분야로 여겨지기도 합니다. 이러한 오해를 걷어내고, 누구나 체계적으로 베이즈적 사고를 익히도록 도와주는 명저가 바로 Peter M. Lee의 『Bayesian Statistics: An Introduction』입니다.
✍️ 저자 Peter M. Lee는 누구인가?
Peter M. Lee는 영국 University of York의 수학과 교수이자, 베이즈 추론 교육과 이론 연구에 헌신해온 학자입니다. 수십 년간 대학 강의와 연구, 논문 저술을 통해 베이즈 통계의 기초부터 최첨단 알고리즘까지 폭넓게 탐구해온 그는, 이 책을 통해 “베이즈 추론의 철학, 수학, 실제 적용”이라는 세 마리 토끼를 동시에 잡고자 했습니다.
그의 목표는 명확합니다. “베이즈 통계는 결코 전문가들만의 것이 아니다. 누구나 사고할 수 있다면 베이즈 추론을 이해할 수 있어야 한다.”
📖 책 구성 개요: 기초부터 최첨단까지, 단계별 입문 설계
제1부: 기초 확률과 베이즈 정리의 이해
- 베이즈 추론의 철학과 사고방식
- 조건부 확률, 사전/사후 확률
- 쌍둥이 문제, 범죄 용의자 문제 등 일상 속 베이즈적 사고 훈련
제2부: 공액 사전과 분포 이론
- 공액 사전의 정의와 이유
- 정규분포, 이항분포, 포아송 분포에 대한 사전/사후 분석
- 충분 통계량과 HDR (Highest Density Region) 이해
제3부: 두 표본 비교와 베이즈 추론의 확장
- 고전적 추론과의 비교 (ex. t-test vs. 베이즈 테스트)
- Behrens-Fisher 문제, 오즈비 비교, 상대위험도 추론 등 실용적 접근
제4부: 회귀, 상관, 분산분석
- 베이즈 선형회귀, 다중 회귀모형 설정법
- 사전 선택의 미묘함, 다변량 추론의 실용적 사례
- ANOVA 베이즈 버전 구현
제5부: 결정이론과 경험적 베이즈
- 손실함수, 기대 위험, 베이즈 최적화
- 경험적 베이즈의 의미와 실제 적용
- 보험/의료 도메인에서의 베이즈 활용 예시
제6부: 계산적 접근 — MCMC 및 Gibbs, Metropolis 알고리즘
- 베이즈 추론의 핵심 한계는 수치 계산
- 이 책은 직접 OpenBUGS, WinBUGS, R 코드를 활용해 Gibbs sampling, Metropolis-Hastings 등 계산법을 익히도록 안내
제7부: 최신 응용 — ABC, RJMCMC, Variational Bayes
- Approximate Bayesian Computation(ABC)
- RJMCMC를 통한 모형 선택
- Variational Inference를 통한 대규모 데이터셋 처리 기법
🎓 실제 사례로 배우는 베이즈 추론
Peter M. Lee는 단순히 공식을 나열하지 않습니다. 그는 삶 속 실제 문제들에 베이즈 통계를 적용합니다.
- 쌍둥이 출산과 유전 확률
- 의료 진단: 특정 병에 걸렸을 확률
- 정치 선거 예측: 여론조사의 신뢰성
- 야구 선수의 타율 추정
- 보험사에서의 리스크 스코어링
이러한 예시는 복잡한 수식을 넘어, 독자들이 직관적으로 ‘베이즈 통계가 왜 필요한가’를 느끼게 합니다.
🧮 계산, 수식, 코드까지 담은 입체적 학습
이 책은 순수 이론서도, 단순 입문서도 아닙니다. 수학, 철학, 코드, 실습 문제까지 망라된 종합적인 통계 학습 교재입니다.
- 각 장마다 연습문제와 해설 수록
- R, OpenBUGS, JAGS 등의 코드와 연동된 실습 예시 포함
- 각종 MCMC 수렴진단 방법 설명
또한 저자는 수학이 낯선 독자를 위해, 복잡한 수식을 ‘단계별 시각화’와 언어적 설명을 통해 쉽게 해석해줍니다. 이런 점에서 이 책은 수학을 두려워하는 사회과학 전공자들에게도 열려 있는 문입니다.
📈 이 책이 특별한 이유
| 통계 공식 중심 | 문제-사고-해석 중심 |
| 이론과 실습 분리 | 이론과 코드 통합 구성 |
| MCMC 단순 소개 | Gibbs/Metropolis/ABC까지 학습 |
| 수학 난이도 높음 | 수학과 직관의 균형 유지 |
✅ 이 책을 추천하는 독자
- 베이즈 추론을 제대로 처음 배우고 싶은 학부생
- 머신러닝, 데이터 사이언스에서 확률 모델을 직접 구현하고 싶은 실무자
- 기존 빈도주의 통계에 회의감을 느끼는 분석가
- 베이즈 정리를 단순 개념이 아닌 실용 기술로 익히고자 하는 연구자
- BUGS, R, Python 등과 함께 실무 분석을 시도하는 모든 사람
🛠 학습 방법 가이드
- 📍 1~3장은 반드시 정독: 사전, 사후, 베이즈 정리 개념은 이후 학습의 핵심 기반
- 📍 각 장 연습문제는 반복 풀이: 해설이 직관적이라 실력 향상에 효과적
- 📍 MCMC 알고리즘은 코드로 따라 하기: R이나 OpenBUGS를 활용해 직접 구현
- 📍 복습 시에는 사례 중심으로 요약: 의료, 스포츠, 금융 사례를 통해 응용력을 키울 것
🔎 결론: 베이즈 사고의 새로운 눈을 뜨게 하는 책
『Bayesian Statistics: An Introduction』는 단순한 수학 교과서가 아닙니다. 확률적 사고의 전환점을 마련해주는 통계의 철학서이자, 실용서이자, 훈련서입니다.
Peter M. Lee는 말합니다.
“불확실한 세상에서 가장 합리적인 선택은, 베이즈 추론을 따르는 것이다.”
이 책을 통해 여러분은 데이터 속 숨겨진 진실을 통계적으로 해석하고, 미래를 예측하며, 불확실성을 분석 가능성으로 바꾸는 능력을 얻게 될 것입니다.
- 교보문고: https://bitl.bz/QLcTgl
- Amazon: https://amzn.to/4kPi9h3