R로 시작하는 코딩과 데이터분석
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데이터의 반복적 또는 고수준의 분석 및 시각화를 위해서는 컴퓨터 프로그래밍이 필요합니다. R은 간결하고 배우기 쉽고 무료여서 처음 코딩을 배우는 사람들에게 추천하는 프로그래밍 언어입니다. 또한 R은 통계 분석에 활용할 수 있는 함수도 많이 개발되어 있어 데이터에 대한 통계적 분석을 하고자 할 경우 통계적 이론에 대한 깊은 이해나 복잡한 프로그래밍 과정이 없이도 쉽게 활용할 수 있습니다.
이 책에서는 R 코딩이 어떻게 활용되는지를 보여주며 기초부터 설명합니다. R 코딩을 배우고자 하거나 통계 프로그래밍을 하고자 하는 사람들에게 도움이 되고자 합니다. R 프로그래밍 언어로서의 기능, 통계량 함수를 이용한 통계 분석 도구로서의 기능, 그래프 응용 기능 등을 쉽게 익힐 수 있도록 구성하였으며 인공신경망, 텍스트 마이닝, 네트워크 분석에 대해서도 간략하게 다루었습니다.
이 책이 출판되기까지 도움을 주신 많은 분들께 감사드립니다. 특히 데이터 정리와 코드 정리 작업을 도와준 김 주희 덕성여대 졸업생과 이 해지 대학원생에게 감사합니다. 이러한 졸고가 책으로 출판이 되도록 도와주신 교우사 출판사 편집부팀에게 감사합니다. 항상 함께 하는 사랑하는 가족, 그리고 항상 배우고자 열정 가득한 덕성여대 정보통계학과 학생들과 통계학전공 대학원생들에게 감사합니다. 부모님께는 더욱 깊이 감사드립니다.
이 책에서는 R 코딩이 어떻게 활용되는지를 보여주며 기초부터 설명합니다. R 코딩을 배우고자 하거나 통계 프로그래밍을 하고자 하는 사람들에게 도움이 되고자 합니다. R 프로그래밍 언어로서의 기능, 통계량 함수를 이용한 통계 분석 도구로서의 기능, 그래프 응용 기능 등을 쉽게 익힐 수 있도록 구성하였으며 인공신경망, 텍스트 마이닝, 네트워크 분석에 대해서도 간략하게 다루었습니다.
이 책이 출판되기까지 도움을 주신 많은 분들께 감사드립니다. 특히 데이터 정리와 코드 정리 작업을 도와준 김 주희 덕성여대 졸업생과 이 해지 대학원생에게 감사합니다. 이러한 졸고가 책으로 출판이 되도록 도와주신 교우사 출판사 편집부팀에게 감사합니다. 항상 함께 하는 사랑하는 가족, 그리고 항상 배우고자 열정 가득한 덕성여대 정보통계학과 학생들과 통계학전공 대학원생들에게 감사합니다. 부모님께는 더욱 깊이 감사드립니다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
목차
목차
chapter 1?R 시작하기
1.1 R 코딩 연습
1.2 R 소프트웨어 설치
1.3 RStudio
1.4 R 패키지
chapter 2?데이터
2.1 여론조사 데이터
2.2 국가통계 데이터
2.3 환율 데이터
2.4 기상 데이터
2.5 성적 데이터
2.6 의학 데이터
chapter 3?R 객체
3.1 주석
3.2 벡터
3.3 데이터 유형
3.4 변수
3.5 리스트 객체
3.6 객체로 간단한 그래프 그리기
3.7 객체 관리
3.8 help 이용하기
chapter 4?기본 연산
4.1 사칙 연산
4.2 비교하기
4.3 논리 증명
4.4 벡터의 구성요소에 대한 연산
4.5 요소 비교
4.6 상위연산 인식하기
4.7 데이터 다루기
4.8 조건문과 반복문
chapter 5?데이터 구조
5.1 행렬
5.2 데이터프레임
5.3 리스트
5.4 배열
5.5 데이터를 읽어들이기
5.6 저장된 외부 데이터 불러오기
chapter 6?통계 그래픽스
6.1 R 그래프
6.2 그래프 조절
chapter 7?데이터 정리
7.1 apply 함수
7.2 aggregate 함수
7.3 plyr 패키지
7.4 dplyr 패키지
7.5 데이터 재정리
chapter 8?확률과 확률분포
8.1 순열
8.2 조합
8.3 확률분포
8.4 정규분포
8.5 카이제곱분포
8.6 t-분포
8.7 F-분포
8.8 균일분포
8.9 베르누이 분포와 이항분포
8.10 포아송분포
8.11 여러 가지 분포
8.12 표본추출
chapter 9?통계 기초
9.1 기초통계량
9.2 통계적 검정
9.3 일집단 t-검정
9.4 이집단 t-검정
9.5 짝지어진 t-검정
9.6 일집단 모비율 검정
9.7 이집단 모비율 검정
chapter 10?사용자함수 만들기
10.1 입력인수가 없는 경우
10.2 입력인수가 있는 경우
10.3 입력인수와 출력인수가 있는 경우
10.4 do.call
10.5 Newton-Raphson 최적해 찾기
10.6 적분값 구하기
chapter 11?회귀분석
11.1 단순회귀 분석
11.2 상관계수
11.3 다중회귀분석
chapter 12?의사결정나무
chapter 13?인공신경망
13.1 인공신경망 기초 개념
13.2 인공신경망 분석 예 - iris 데이터
13.3 글자 인식을 위한 머신러닝
chapter 14?텍스트 마이닝
14.1 글자와 규모를 지정하여 워드클라우드 분석
14.2 빈도수에 의한 워드클라우드 분석-영어
14.3 빈도수에 의한 워드클라우드 분석- 한국어와 단어추출
chapter 15?네트워크 분석_357
15.1 연결중심성 359
15.2 근접중심성 363
15.3 중개중심성 367
15.4 밀도 369
15.5 여러 유형의 그래프 371
15.6 텍스트 마이닝을 이용한 네트워크 374
1.1 R 코딩 연습
1.2 R 소프트웨어 설치
1.3 RStudio
1.4 R 패키지
chapter 2?데이터
2.1 여론조사 데이터
2.2 국가통계 데이터
2.3 환율 데이터
2.4 기상 데이터
2.5 성적 데이터
2.6 의학 데이터
chapter 3?R 객체
3.1 주석
3.2 벡터
3.3 데이터 유형
3.4 변수
3.5 리스트 객체
3.6 객체로 간단한 그래프 그리기
3.7 객체 관리
3.8 help 이용하기
chapter 4?기본 연산
4.1 사칙 연산
4.2 비교하기
4.3 논리 증명
4.4 벡터의 구성요소에 대한 연산
4.5 요소 비교
4.6 상위연산 인식하기
4.7 데이터 다루기
4.8 조건문과 반복문
chapter 5?데이터 구조
5.1 행렬
5.2 데이터프레임
5.3 리스트
5.4 배열
5.5 데이터를 읽어들이기
5.6 저장된 외부 데이터 불러오기
chapter 6?통계 그래픽스
6.1 R 그래프
6.2 그래프 조절
chapter 7?데이터 정리
7.1 apply 함수
7.2 aggregate 함수
7.3 plyr 패키지
7.4 dplyr 패키지
7.5 데이터 재정리
chapter 8?확률과 확률분포
8.1 순열
8.2 조합
8.3 확률분포
8.4 정규분포
8.5 카이제곱분포
8.6 t-분포
8.7 F-분포
8.8 균일분포
8.9 베르누이 분포와 이항분포
8.10 포아송분포
8.11 여러 가지 분포
8.12 표본추출
chapter 9?통계 기초
9.1 기초통계량
9.2 통계적 검정
9.3 일집단 t-검정
9.4 이집단 t-검정
9.5 짝지어진 t-검정
9.6 일집단 모비율 검정
9.7 이집단 모비율 검정
chapter 10?사용자함수 만들기
10.1 입력인수가 없는 경우
10.2 입력인수가 있는 경우
10.3 입력인수와 출력인수가 있는 경우
10.4 do.call
10.5 Newton-Raphson 최적해 찾기
10.6 적분값 구하기
chapter 11?회귀분석
11.1 단순회귀 분석
11.2 상관계수
11.3 다중회귀분석
chapter 12?의사결정나무
chapter 13?인공신경망
13.1 인공신경망 기초 개념
13.2 인공신경망 분석 예 - iris 데이터
13.3 글자 인식을 위한 머신러닝
chapter 14?텍스트 마이닝
14.1 글자와 규모를 지정하여 워드클라우드 분석
14.2 빈도수에 의한 워드클라우드 분석-영어
14.3 빈도수에 의한 워드클라우드 분석- 한국어와 단어추출
chapter 15?네트워크 분석_357
15.1 연결중심성 359
15.2 근접중심성 363
15.3 중개중심성 367
15.4 밀도 369
15.5 여러 유형의 그래프 371
15.6 텍스트 마이닝을 이용한 네트워크 374
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김재희
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