bayesianR by psygrammer

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데이터분석을 위한 베이지안 통계 분석 기초(Using R)


    스터디 종료.
    2015년 1월 - 2015년 11월
    2주 간격, 수요일 저녁. 7시 30분 ~ 10시 (파트4부터는 매주)
    장소: 강남

[Book] Doing Bayesian Data Analysis, Second Edition: A Tutorial with R, JAGS, and Stan

완료

회차	날짜	주제	발표자
Part I-1	1/14	Chapter 1 - What's in This Book (Read This First!) Chapter 2 - Introduction: Credibility, Models, and Parameters	김무성
Part I-2	1/28	보강. R 기초 연습문제 3-1 연습문제 3-2	김슬 안창배 유광현
Part I-3	2/11	Chapter 4 - What is This Stuff Called Probability? 연습문제 : R 기초 문제	송영숙 이종서 & 개별(랜덤)
Part I-4	3/4	Chapter 5 - Bayes' Rule	김주동
Part I-5	3/18	Chapter 6 - Inferring a Binomial Probability via Exact Mathematical Analysis	최정원
Part I-6	4/1	Chapter 7 - Markov Chain Monte Carlo 연습문제 7-1 연습문제 7-2	송영숙 최창순 김슬

회차	날짜	주제	발표자
Part II-1	4/15	Chapter 8 - JAGS 연습문제 8-1	김무성 최창순
Part II-2	4/29	Chapter 9 - Hierarchical Models(1) 놀러 온 손님 1(입자물리학 데이터의 베이지안 분석) 놀러 온 손님 2-1(Bayesian Word Learning with Word-net, code) 놀러 온 손님 2-1(Deep Learning 을 이용한 무인 자동차 핵심 기술별 논문 분류)	김가경 박재균 김형준 김형준
Part II-3	5/13	Chapter 9 - Hierarchical Models (2) Chapter 10 - Model Comparison and Hierarchical Modeling(1)	김가경 최정원
Part II-4	5/27	Chapter 10 - Model Comparison and Hierarchical Modeling(2) Chapter 11 - Null Hypothesis Significance Testing 놀러 온 논문 - 생명정보학에서 베이지안 분석 적용 예	최정원 기대운 노규형
Part II-5	6/24	Chapter 12 - Bayesian Approaches to Testing a Point (“Null”) Hypothesis 놀러 온 논문 - Information geometry for neural networks	송영숙 심상진

회차	날짜	주제	발표자
Part III-1	7/8	MCMC & EM 간략 소개 기본 확률분포들 간략 소개 Chapter 14 - Stan 놀러 온 손님 - 앱 인벤터 : 코딩없이 안드로이드 앱 만들기	김덕태 이종서 김무성 정재윤
Part III-2	7/22	Chapter 15 - Overview of the Generalized Linear Model 놀러 온 손님 - 과학철학이란 무엇인가?	기대운 오경준
Part III-3	8/5	Chapter 13 - Goals, Power, and Sample Size (1) Chapter 16 - Metric-Predicted Variable on One or Two Groups(1) 놀 온 논문 -	이상열 김무성 김가경
Part III-4	8/19	Chapter 13 - Goals, Power, and Sample Size (2) Chapter 16 - Metric-Predicted Variable on One or Two Groups(2) 놀러 온 '의료정보 시스템'-	이상열 김무성 김동완

완료

회차	날짜	주제	발표자
Part IV-1	9/2	Chapter 17 - Metric Predicted Variable with One Metric Predictor (1) 놀러 온 '데이터과학 조직 사례'(이후, 강지훈님이 DEVEIW 2015 연사로 동일주제를 발표하였기에 해당 자료로 대체함)	박경원 강지훈
Part IV-2	9/9	Chapter 17 - Metric Predicted Variable with One Metric Predictor (2) 놀러 온 Hamiltonian	박경원 고희연
Part IV-3	9/16	Chapter 18 - Metric Predicted Variable with Multiple Metric Predictors (1) 놀러 온 논문 - Structure and Flexibility in Bayesian Models of Cognition	김무성 김무성
Part IV-4	9/23	베이지안 코딩 - JAGS & Stan & PyMC 실습 놀러 온 논문 - Stochastic process	김무성 박경원
Part IV-5	9/30	다시보는 베이지안 통계 기초 (1) 놀러 온 논문 - 베이지안 로지스틱 회귀	정한웅 이광춘
Part IV-6	10/7	Chapter 18 - Metric Predicted Variable with Multiple Metric Predictors (2) 다시보는 베이지안 통계 기초 (2)	김무성 정한웅
Part IV-7	10/14	Chapter 19 - Metric Predicted Variable with One Nominal Predictor 놀러 온 논문 - 과학계산을 위한 Latex	송영숙 이광춘
Part IV-8	10/21	(특강)베이지안 네트워크(1,2,3)	박경원
Part IV-9	10/28	Chapter 20 - Metric Predicted Variable with Multiple Nominal Predictors (놀러온 논문) 가우시안 프로세스	송영숙 어수행
Part IV-10	11/4	Chapter 22 - Nominal Predicted Variable Chapter 23 - Ordinal Predicted Variable 놀러온 논문 : data-driven health	박경원 박경원 송준호
Part IV-11	11/11	Chapter 24 - Count Predicted Variable 놀러온 논문 - Shannon Versus Chomsky: Brain Potentials and the Syntax-Semantics Distinction	송근창 송영숙