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이름:브래들리 에프론 (Bradley Efron)

최근작
2023년 7월 <컴퓨터 시대의 통계적 추론 (연습문제 포함)>

브래들리 에프론(Bradley Efron)

스탠퍼드 대학교의 통계학과 생물의학 데이터 과학 교수이다. 하버드, 버클리, 임페리얼 컬리지의 방문교수로 임명됐다. 통계적 추론에 대해 심도있는 연구를 수행했고 부트스트랩 표본 기법을 발명했다. 2005년 국가 과학상(National Medal of Science)을 수상했고 2014년 왕립통계학회(Royal Statistical Society)의 가이 메달(Guy Medal) 금상을 수상했으며, 2019년에 통계학에서 국제상을 받았다.  

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저자의 말

<컴퓨터 시대의 통계적 추론> - 2019년 4월  더보기

통계적 추론(Statistical Inference)은 광범위한 학문 분야며 수학, 경험적 과학, 철학이 삼각 지점을 이루며 만나는 곳에 위치하고 있다. 이 분야는 베이즈 규칙이 발표된 1763년부터 비롯됐다고 말할 수도 있다(이는 이 주제의 철학적 부분을 의미하는데, 베이즈 규칙의 초기 신봉자들은 이것이야말로 신이 존재한다는 증거라고 치켜세우기까지 했다). 이 250년의 역사 중 가장 최근 1/4에 해당하는 1950년부터 지금까지는 이 책의 제목처럼 '컴퓨터 시대(Computer Age)'며, 이 시대에는 통계적 응용의 전통적인 병목 부분인 연산 능력에서 수백만 배 이상 더 빠르고 간편한 계산이 가능해졌다. 이 책은 과거 60년 동안 통계학이 어떻게 발전해왔는지 개괄적으로 조망해본다. 제트기나 인공위성처럼 까마득히 높은 곳에서 살펴보는 것이 아니라, 경비행기 정도의 높이로 비교적 자세히 조망한다. 개별 장들은 각 핵심 기법의 발달과 그 추론적 정당성에 대해 설명하는 일련의 주요 주제를 다룬다. 여기에는 일반화 선형 모델, 생존율 분석, 잭나이프와 부트스트랩, 오발견율, 경험적 베이즈, MCMC, 신경망 등과 같은 수십 가지 주제가 있다. 두말할 필요도 없이, 전자식 컴퓨터 계산은 이 이야기 전체의 핵심 요소다. 그렇다고 해서 모든 발전이 컴퓨터와 연계돼 있다는 뜻은 아니다. 신대륙을 향해 해상을 가로지르는 다리가 건설됐지만, 모두가 그 다리를 건너고자 하지는 않는 법이다. 경험적 베이즈나 제임스-스타인 추정 등의 주제는 기계적 계산이라는 제약 속에서도 충분히 등장할 수 있었다. 한편 부트스트랩이나 비례적 위험 등은 순전히 전자식 컴퓨터 시대의 산물이다. 21세기 통계학과 관련된 대부분의 주제는 이제 컴퓨터에 의존하고 있지만, 우리의 경비행기가 새로운 시대를 맞이할 때까지는 다소 시간이 걸릴 것이다. 이 책은 크게 세 가지 부분으로 나눠서 관련 역사에 따라 전개된다. 1부에서 이야기할 전통적 추론의 위대한 주제인 베이즈, 빈도주의, 피셔주의는 전자식 컴퓨터 시대가 도래하기 전까지는 제 역할을 했으며, 현대에 와서는 그 기본 윤곽을 변형시키지 않고도 방대한 확장을 하고 있다(전통적 방식과 현대적 방식의 유사점을 살펴볼 수도 있다). 2부에서는 컴퓨터 시대 개발의 초기인 1950년부터 1990년대까지를 알아본다. 이 시기는 전환기로, 이전보다 빨라진 연산이 통계적 기법의 발전에 실제로 기여했는지 없는지를 이론과 실제에서 가장 쉽게 파악해볼 수 있다. 3부에서는 '21세기 주제'라는 제목으로 현시대를 다룬다. 현시대는 놀라울 만큼 대단한 알고리즘의 시대다('머신 러닝'은 다소 불안감을 조성하는 선전 문구다). 이를 정당화하는 것은 현대의 통계적 추론에서 지속적으로 수행되는 과제이기도 하다. 이 책의 주제들은 연산 기법과 추론 이론 간의 상호작용에 대한 실례를 위해 선정했으며, 목록이나 백과사전식 나열을 추구하지 않았다. 몇몇 주제는 이 책에 담긴 사례만큼이나 중요하지만 생략됐다. 예를 들어 시계열, 일반 추정식, 인과 추론, 그래픽 모델, 경험적 디자인 등이다. 어떤 경우에도 이 책에 나열된 주제만이 연구 가치가 있다고 암시하는 것은 절대 아니라는 점을 밝혀둔다.

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