R을 이용한 통계계산

통계계산에서 중요한 두 가지 과제는 적분(integration)과 최적화(optimization) 문제이다. 통계계산에서 적분과 최적화 문제를 다루는 데는 몬테칼로 접근과 수치적 접근이 있다.

지금까지 수치해석의 여러 가지 방법에 기초한 수치적 접근이 통계계산의 주된 내용이 되었으나, 통계계산의 최신 동향은 적분과 최적화에 대한 몬테칼로 접근이다.

이 책에서 다루고자 하는 몬테칼로 방법에는 몬테칼로 적분, 몬테칼로 추론, 붓스트랩과 잭나이프, 마르코프 연쇄 몬테칼로 방법이 포함된다. 또한 수치적 방법으로 수치적분, 일차원에서 근 찾기, 최대우도추정, 일차원 최적화, 다차원 최적화, EM 알고리즘 등의 기본개념을 설명하고자 한다.

이 책은 지난 수년간 경북대학교 통계학과 학부에 개설되었던 「통계계산 및 실험」 과목의 강의를 위해 2014년에 출간된 [몬테칼로 통계계산]을 수정 보완한 책이다. 이 책이 출간되기까지 많은 이들의 도움이 있었음을 밝힌다. 특히 지난 수년간 「통계계산 및 실험」과목의 R 실험을 맡아 수고해 준 여러 대학원생들에게 고마움을 표하며, 자유아카데미 여러분의 수고에도 아울러 감사를 드린다.