기초통계플러스알파(R과 Python을 활용한)(2판)
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빅데이터의 활용으로 4차 산업혁명 시대인 현대 사회에서 통계학은 필수적인 분석도구라 할 수 있다. 그러나 통계학을 배우거나 사용하려는 사람들에게는 통계학이 어렵고 진입장벽이 높다고 느껴지는 것이 일반적이다. 이 책은 통계학의 기본 개념과 용어, 통계적 사고 방법을 쉽게 받아들일 수 있게 도와주고, 통계학을 배우는 학생들의 눈높이에 맞춰 개념을 정립할 수 있도록 하였다.
또한 최근 각광받고 있는 통계패키지인 R과 Python을 활용하여 통계학의 이론적인 수식에 의거한 문제 해결과 함께 프로그램을 활용하여 원하는 문제를 해결할 수 있도록 실질적 활용 예제를 각 장마다 배치하여 배운 이론을 실제 프로그램에 적용할 수 있도록 하였다.
빅데이터의 활용으로 4차 산업혁명 시대인 현대 사회에서 통계학은 필수적인 분석도구라 할 수 있다. 그러나 통계학을 배우거나 사용하려는 사람들에게는 통계학이 어렵고 진입장벽이 높다고 느껴지는 것이 일반적이다. 이 책은 통계학의 기본 개념과 용어, 통계적 사고 방법을 쉽게 받아들일 수 있게 도와주고, 통계학을 배우는 학생들의 눈높이에 맞춰 개념을 정립할 수 있도록 하였다.
또한 최근 각광받고 있는 통계패키지인 R과 Python을 활용하여 통계학의 이론적인 수식에 의거한 문제 해결과 함께 프로그램을 활용하여 원하는 문제를 해결할 수 있도록 실질적 활용 예제를 각 장마다 배치하여 배운 이론을 실제 프로그램에 적용할 수 있도록 하였다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
목차
목차
1장 통계와 통계학
1.1 통계와 통계학 / 2
1.2 통계학의 목적과 분류 / 3
1.3 R과 Python 활용의 시작 / 6
2장 자료의 측정과 표현
2.1 통계 분석과 자료 수집 / 14
2.2 표본 조사 / 15
2.3 측정 / 17
2.4 자료의 숫자 요약 / 19
2.5 자료의 시각적 요약 / 27
2.6 R 실습 / 32
2.7 Python 실습 / 37
연습문제 / 43
3장 확률의 이해
3.1 집합이론의 기초 개념 / 46
3.2 표본공간과 사건 / 50
3.3 확률의 기초 개념 / 51
3.4 조건 확률과 독립 / 56
3.5 베이즈 정리 / 60
3.6 R 실습 / 65
3.7 Python 실습 / 67
연습문제 / 70
4장 확률변수와 확률분포
4.1 확률변수와 확률분포 / 74
4.2 이산형 확률변수와 확률질량함수 / 78
4.3 연속형 확률변수와 확률밀도함수 / 79
4.4 누적분포함수 / 82
4.5 두 확률변수의 결합분포 / 87
4.6 두 확률변수의 독립 / 94
4.7 평균, 분산, 공분산, 상관계수 / 96
4.8 R 실습 / 112
4.9 Python 실습 / 117
연습문제 / 123
5장 이산형 확률분포
5.1 베르누이 분포 / 128
5.2 이항분포 / 130
5.3 포아송 분포 / 136
5.4 기하분포 / 140
5.5 이산형 균등분포 / 143
5.6 R 실습 / 144
5.7 Python 실습 / 147
연습문제 / 150
6장 연속형 확률분포
6.1 균등분포 / 154
6.2 정규분포 / 156
6.3 지수분포 / 165
6.4 이항분포의 정규근사 / 167
6.5 카이제곱분표 / 171
6.6 t-분포 / 174
6.7 F-분포 / 175
6.8 R 실습 / 178
6.9 Python 실습 / 182
연습문제 / 187
7장 확률표본과 추정
7.1 확률표본과 통계량 / 190
7.2 중심극한정리 / 191
7.3 점추정 / 193
7.4 구간추정 / 199
7.5 추정오차한계와 표본크기 결정 / 209
7.6 R 실습 / 212
7.7 Python 실습 / 217
연습문제 / 221
8장 가설검정
8.1 가설검정의 기초 이해 / 225
8.2 단일 모집단에 대한 가설검정 / 232
8.3 두 모집단에 대한 가설검정 / 245
8.4 R 실습 / 259
8.5 Python 실습 / 267
연습문제 / 275
9장 실험계획법
9.1 실험계획법 기초 / 280
9.2 일원배치 분산분석 / 282
9.3 랜덤화 블록계획법의 분산분석 / 290
9.4 R 실습 / 296
9.5 Python 실습 / 301
연습문제 / 306
10장 회귀분석
10.1 단순 선형 회귀분석 / 313
10.2 다중 선형 회귀분석 / 326
10.3 결정계수 / 330
10.4 회귀분석 모형의 적합도검정 / 333
10.5 R 실습 / 336
10.6 Python 실습 / 341
연습문제 / 347
11장 범주형 자료분석
11.1 다항분포 / 354
11.2 단일 범주형 자료분석 / 356
11.3 이차원 범주형 자료분석 / 358
11.4 R 실습 / 367
11.5 Python 실습 / 371
연습문제 / 375
부록
표 1 누적 이항분포표 / 380
표 2 누적 Poisson 분포표 / 387
표 3 표준 정규분포표 / 388
표 4 t 분포표 / 389
표 5 x^2 분포표 / 390
표 6 F 분포표 / 392
찾아보기 / 403
1.1 통계와 통계학 / 2
1.2 통계학의 목적과 분류 / 3
1.3 R과 Python 활용의 시작 / 6
2장 자료의 측정과 표현
2.1 통계 분석과 자료 수집 / 14
2.2 표본 조사 / 15
2.3 측정 / 17
2.4 자료의 숫자 요약 / 19
2.5 자료의 시각적 요약 / 27
2.6 R 실습 / 32
2.7 Python 실습 / 37
연습문제 / 43
3장 확률의 이해
3.1 집합이론의 기초 개념 / 46
3.2 표본공간과 사건 / 50
3.3 확률의 기초 개념 / 51
3.4 조건 확률과 독립 / 56
3.5 베이즈 정리 / 60
3.6 R 실습 / 65
3.7 Python 실습 / 67
연습문제 / 70
4장 확률변수와 확률분포
4.1 확률변수와 확률분포 / 74
4.2 이산형 확률변수와 확률질량함수 / 78
4.3 연속형 확률변수와 확률밀도함수 / 79
4.4 누적분포함수 / 82
4.5 두 확률변수의 결합분포 / 87
4.6 두 확률변수의 독립 / 94
4.7 평균, 분산, 공분산, 상관계수 / 96
4.8 R 실습 / 112
4.9 Python 실습 / 117
연습문제 / 123
5장 이산형 확률분포
5.1 베르누이 분포 / 128
5.2 이항분포 / 130
5.3 포아송 분포 / 136
5.4 기하분포 / 140
5.5 이산형 균등분포 / 143
5.6 R 실습 / 144
5.7 Python 실습 / 147
연습문제 / 150
6장 연속형 확률분포
6.1 균등분포 / 154
6.2 정규분포 / 156
6.3 지수분포 / 165
6.4 이항분포의 정규근사 / 167
6.5 카이제곱분표 / 171
6.6 t-분포 / 174
6.7 F-분포 / 175
6.8 R 실습 / 178
6.9 Python 실습 / 182
연습문제 / 187
7장 확률표본과 추정
7.1 확률표본과 통계량 / 190
7.2 중심극한정리 / 191
7.3 점추정 / 193
7.4 구간추정 / 199
7.5 추정오차한계와 표본크기 결정 / 209
7.6 R 실습 / 212
7.7 Python 실습 / 217
연습문제 / 221
8장 가설검정
8.1 가설검정의 기초 이해 / 225
8.2 단일 모집단에 대한 가설검정 / 232
8.3 두 모집단에 대한 가설검정 / 245
8.4 R 실습 / 259
8.5 Python 실습 / 267
연습문제 / 275
9장 실험계획법
9.1 실험계획법 기초 / 280
9.2 일원배치 분산분석 / 282
9.3 랜덤화 블록계획법의 분산분석 / 290
9.4 R 실습 / 296
9.5 Python 실습 / 301
연습문제 / 306
10장 회귀분석
10.1 단순 선형 회귀분석 / 313
10.2 다중 선형 회귀분석 / 326
10.3 결정계수 / 330
10.4 회귀분석 모형의 적합도검정 / 333
10.5 R 실습 / 336
10.6 Python 실습 / 341
연습문제 / 347
11장 범주형 자료분석
11.1 다항분포 / 354
11.2 단일 범주형 자료분석 / 356
11.3 이차원 범주형 자료분석 / 358
11.4 R 실습 / 367
11.5 Python 실습 / 371
연습문제 / 375
부록
표 1 누적 이항분포표 / 380
표 2 누적 Poisson 분포표 / 387
표 3 표준 정규분포표 / 388
표 4 t 분포표 / 389
표 5 x^2 분포표 / 390
표 6 F 분포표 / 392
찾아보기 / 403
저자
저자
김명준
중앙대학교 응용통계학 학사
University of Florida 통계학 석사
University of Florida 통계학 박사
삼성화재 자동차보험 Pricing 책임
현) 한남대학교 빅데이터응용학과 부교수
University of Florida 통계학 석사
University of Florida 통계학 박사
삼성화재 자동차보험 Pricing 책임
현) 한남대학교 빅데이터응용학과 부교수
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