R과 함께하는 통계학의 이해와 활용
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배경지식도 다르고 전공분야도 다른 다양한 학생들이 통계학의 기본개념을 이해하고 자신들의 분야에서 이를 활용할 수 있도록 도움을 제공하기 위해 집필되었다. 수학적 배경지식이 있는 수강생들은 수리적 표현을 통해 간결하고 직관적으로 설명하는 것을 더 선호한다. 반면, 수리적 표현을 보면 먼저 겁부터 느끼는 다수의 수강생도 존재한다. 이들 사이에서 적절한 균형점을 찾기 위해 노력하였다.
가설검정을 다루는 단원에서는 유의확률(p-값)을 계산하고 이를 바탕으로 검정의 결과를 기술하는 방식을 채택하였다. 확률계산이 어려웠던 과거에는 몇 장의 통계수표에 의존해서 가설검정을 진행하였으며 아직도 많은 교과서가 이 방식을 이용하고 있다. 그러나 R을 비롯한 모든 통계패키지들은 검정의 결과로 유의확률(p-값)을 출력하기 때문에 이를 이용한 가설검정법이 통계패키지를 이용하는 데 훨씬 더 현실적인 방법이 될 수 있다.
가설검정을 다루는 단원에서는 유의확률(p-값)을 계산하고 이를 바탕으로 검정의 결과를 기술하는 방식을 채택하였다. 확률계산이 어려웠던 과거에는 몇 장의 통계수표에 의존해서 가설검정을 진행하였으며 아직도 많은 교과서가 이 방식을 이용하고 있다. 그러나 R을 비롯한 모든 통계패키지들은 검정의 결과로 유의확률(p-값)을 출력하기 때문에 이를 이용한 가설검정법이 통계패키지를 이용하는 데 훨씬 더 현실적인 방법이 될 수 있다.
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출판사 리뷰
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목차
목차
1장 R의 기본 다지기
1.1 R Studio를 이용한 R 사용하기
1.2 R의 기본: 벡터, 함수, 연산자
1.3 데이터프레임
1.4 데이터프레임에서의 다양한 조작들
1.5 데이터프레임 만들고 외부 파일로 저장하기
2장 탐색적 데이터 분석
2.1 데이터의 종류와 R에서의 처리
2.2 수치를 이용한 데이터의 요약
2.3 도표나 차트를 이용한 데이터의 요약
2.4 그룹별 데이터의 요약
2.5 밀도함수의 추정
3장 확률분포와 R의 활용
3.1 확률변수와 확률분포
3.2 확률변수의 기댓값
3.3 대표적인 이산 확률분포
3.4 정규분포
4장 표본분포
4.1 랜덤표본과 표본분포
4.2 표본평균의 분포와 중심극한정리
4.3 정규모집단에서의 표본분포
5장 단일 모집단에 대한 추론
5.1 점추정
5.2 주요 모수의 추정량
5.3 구간추정
5.4 가설검정
5.5 신뢰구간과 가설검정의 관계
6장 두 모집단에 대한 추론
6.1 두 모평균에 대한 추론
6.2 대응비교(짝을 이룬 표본)
6.3 두 비율의 차에 대한 추론
6.4 두 모분산의 비교
7장 분산분석법
7.1 일원배치법
7.2 다중비교
7.3 이원배치법(반복이 없는 경우)
7.4 이원배치법(반복이 있는 경우)
8장 상관 및 회귀분석
8.1 상관분석
8.2 단순선형회귀분석
8.3 다중선형회귀분석
8.4 회귀분석의 기타 논제들
9장 범주형 자료의 분석
9.1 다항분포와 적합도 검정
9.2 여러 개 이항모집단에서 동질성 검정
9.3 여러 개 다항 모집단에서의 동질성 검정
9.4 독립성 검정
부록
A R과 R Studio의 설치
B 표준정규분포표
C 카이제곱분포표
D t 분포표
E F 분포표
1.1 R Studio를 이용한 R 사용하기
1.2 R의 기본: 벡터, 함수, 연산자
1.3 데이터프레임
1.4 데이터프레임에서의 다양한 조작들
1.5 데이터프레임 만들고 외부 파일로 저장하기
2장 탐색적 데이터 분석
2.1 데이터의 종류와 R에서의 처리
2.2 수치를 이용한 데이터의 요약
2.3 도표나 차트를 이용한 데이터의 요약
2.4 그룹별 데이터의 요약
2.5 밀도함수의 추정
3장 확률분포와 R의 활용
3.1 확률변수와 확률분포
3.2 확률변수의 기댓값
3.3 대표적인 이산 확률분포
3.4 정규분포
4장 표본분포
4.1 랜덤표본과 표본분포
4.2 표본평균의 분포와 중심극한정리
4.3 정규모집단에서의 표본분포
5장 단일 모집단에 대한 추론
5.1 점추정
5.2 주요 모수의 추정량
5.3 구간추정
5.4 가설검정
5.5 신뢰구간과 가설검정의 관계
6장 두 모집단에 대한 추론
6.1 두 모평균에 대한 추론
6.2 대응비교(짝을 이룬 표본)
6.3 두 비율의 차에 대한 추론
6.4 두 모분산의 비교
7장 분산분석법
7.1 일원배치법
7.2 다중비교
7.3 이원배치법(반복이 없는 경우)
7.4 이원배치법(반복이 있는 경우)
8장 상관 및 회귀분석
8.1 상관분석
8.2 단순선형회귀분석
8.3 다중선형회귀분석
8.4 회귀분석의 기타 논제들
9장 범주형 자료의 분석
9.1 다항분포와 적합도 검정
9.2 여러 개 이항모집단에서 동질성 검정
9.3 여러 개 다항 모집단에서의 동질성 검정
9.4 독립성 검정
부록
A R과 R Studio의 설치
B 표준정규분포표
C 카이제곱분포표
D t 분포표
E F 분포표
저자
저자
신봉섭
건국대학교 수학교육과(이학사)
서울대학교 대학원 계산통계학과(이학 석사 및 박사)
한국통계학회 교육이사, 통계계산연구회 회장 역임
한국데이터정보과학회 홍보이사, 정보이사 역임
안양대학교 입학처장, 전산정보원장 역임
현) 안양대학교 통계데이터사이언스학과 교수
서울대학교 대학원 계산통계학과(이학 석사 및 박사)
한국통계학회 교육이사, 통계계산연구회 회장 역임
한국데이터정보과학회 홍보이사, 정보이사 역임
안양대학교 입학처장, 전산정보원장 역임
현) 안양대학교 통계데이터사이언스학과 교수
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