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백영민
연세대학교 신문방송학과(현 언론홍보영상학부)에서 학사학위를, 서울대학교 언론정보학과에서 석사학위를 받았으며, 2011년 미국 펜실베니아 대학교 아넨버그 스쿨에서 박사학위를 받았다.
한국과학기술원(K AIST) 조교수를 지내고 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 교수로 재직 중이다.
Journal of Communication, Communication Research, New Media & Society, Journal of Broadcasting & Electronic Media, Health Communication, PLOS ONE, Amer ican Politics Research, Political Studies, International Journal of Public Opinion Research, Nonprofit Management & Leader sh ip, Jour n al of Social and Per son al Relationships, Jour nal of Lang uage and Social Psychology 등 언론학을 포함 국 내외 다양한 학 문분과 학술지에 현재까지 100편 이상의 학술논문을 출간하
였다.
저술한 책으로는 『R기반 데이터 과학: 타이디버스 접근』, 『R기반 성향점수분석: 루빈 인과모형기반 인과 추론』, 『R을 이용한 결측데이터 분석: 최대우도 및 다중투입 기법을 중심으로』, 『R기반 복합설문 데이터 분석』, 『R를 이용한 텍스트마이닝』, 『R기반 제한적 종속변수대상 회귀모형』, 『R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식 모형 분석』, 『방법론적 사유: 입말로 풀어쓴 사회과학 연구방법론』 등이 있으며, 번역한 책으로는 『국민의 선택: 대통령 선거캠페인 기간에 유권자는 지지후보를 어떻게 결정하는가?』, 『포퓰리즘』, 『소셜미디어와 공익: 가짜뉴스 시대 미디어정책』 등이 있다.
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R의 brms 패키지를 활용한 베이지언 데이터 분석
본서는 WinBGUS의 후예라고 할 수 있는 Stan을 기반으로 한 R의 brms 패키지를 통해 베이지언 데이터 분석을 어떻게 진행할 수 있는지를 소개하였습니다. R프로그래밍에 익숙하지만, 실습을 통해 베이지언 데이터 분석을 보다 구체적으로 이해하고 싶다면, 그리고 연구상황에 따라 베이지언 데이터 분석을 실시해야만 하는 상황이라면, 본서가 큰 도움이 될 것입니다.
본서는 총 3개의 부와 13개 장, 그리고 별첨으로 구성되어 있습니다.
<제 1부 베이지언 데이터 분석: 개요와 준비>는 1장 베이지언 추론과 2장 베이지언 데이터 분석을 위한 R 패키지로 구성되었습니다. 1장에서는 베이지언 데이터 분석의 개념적 기초를 간략히 설명하였습니다. 베이지언 추론(Bayesian inference)이 전통적인 빈도주의 추론과 어떻게 다른지, 그리고 베이지언 데이터 분석에서 자주 등장하는 용어와 개념은 어떤 의미를 갖는지 설명하였습니다. 2장에서는 본서에 등장하는 R 패키지들이 무엇이며, 어떤 작업을 수행하는 데 필요한지 간략하게 서술하였습니다.
<제 2부 베이지언 데이터 분석 실습>은 총 10개의 장으로 구성되어 있습니다. 데이터 분석을 활용한 학술연구에서 흔히 등장하는 기법들을 베이지언 데이터 분석으로 어떻게 진행할 수 있으며, R을 기반으로 전통적 데이터 분석 방식과 어떤 점에서 비슷하고 어떤 점이 다른지 비교하는 방식으로 소개하였습니다.
<제 3부 마무리>의 13장에서는 베이지언 데이터 분석의 진행과정 전반을 요약·정리한 후, 아직은 주류 연구기법으로 정착되지는 않은 듯한 베이지언 데이터 분석의 미래에 대해서 개인적 전망을 밝혔습니다.
<별첨>에서는 사전분포 구분과 설정방법, 제프리스의 증거척도 가이드라인, 모형의 예측타당도 평가 지표: WAIC, LOO, k-fold 지수를 소개하고 있습니다. |
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PART 1 베이지언 데이터 분석: 개요와 준비
CHAPTER１ 베이지언 추론
1. 개념적 기초
2. 베이지언 데이터 분석 예시
3. 베이지언 데이터 분석: 장점과 현황
CHAPTER２ 베이지언 데이터 분석을 위한 R 패키지
1. 통상적 데이터 관리 목적 R 패키지
2. 전통적 데이터 분석 목적 R 패키지
3. 베이지언 데이터 분석 목적 R 패키지
PART 2 베이지언 데이터 분석 실습
CHAPTER３ 티테스트: 단일표본, 대응표본, 독립표본 티테스트
1. 단일표본 티테스트
2. 대응표본 티테스트
3. 독립표본 티테스트
4. 베이지언 모형 비교
CHAPTER４ 상관관계
1. 피어슨 상관계수 계산
2. 크론바흐 알파 계산
CHAPTER５ 분산분석
1. 분산분석 모형추정
2. 집단간 평균비교 및 계획비교
3. 강한 사전분포 활용
CHAPTER６ 일반최소제곱(OLS) 회귀모형
1. 일반최소제곱(OLS) 모형 구성
2. 다항회귀모형(polynomial regression): 1차항과 2차항 포함 OLS 회귀모형
3. 상호작용효과 테스트: 2원 및 3원 상호작용효과 테스트
4. 모형추정결과 시각화 및 기울기 분석
5. 강한 사전분포 기반 베이지언 일반최소제곱(OLS) 회귀모형 추정
CHAPTER７ 범주형 결과변수 대상 로지스틱 회귀모형
1. 이분형 로지스틱 회귀모형
2. 순위형 로지스틱 회귀모형
3. 다항 로지스틱 회귀모형
CHAPTER８ 횟수형 결과변수 대상 회귀모형
1. 포아송 회귀모형과 음이항 회귀모형
2. 0포화 회귀모형과 허들 회귀모형
CHAPTER９ 혼합모형 315
1. 반복측정 시계열 데이터를 위한 혼합모형
2. 집단내 군집화된 개인 데이터를 위한 혼합모형
3. 횟수형 결과변수 상황 군집 데이터를 위한 혼합모형
CHAPTER 10 결측데이터 분석
1. 전통적 결측데이터 분석기법
2. 베이지언 결측데이터 분석기법
CHAPTER 11 측정오차 통제 모형
1. 측정오차 반영 전통적 분석방법
2. 측정오차 반영 베이지언 분석방법
CHAPTER 12 구조방정식 모형
1. 베이지언 경로모형
2. 베이지언 확증적 인자분석
3. 베이지언 구조방정식 모형
4. 강한 사전분포 설정
PART 03 마무리
CHAPTER 13 정리
1. 베이지언 데이터 분석 진행과정
2. 행동주의 실증연구 분야에서의 베이지언 데이터 분석의 미래
별첨
별첨１ 사전분포 구분과 설정방법
별첨２ 제프리스의 증거척도 가이드라인
별첨３ 모형의 예측타당도 평가 지표: WAIC, LOO, k-fold 지수 |
