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이 책의 주안점은 계산 알고리즘이라는 것이 무엇인가를 설명하고자 하였고 최신의 경향인 자료 시각화(data visualization)에 부응하고자 하였다. 그리고 학습동기의 유발과 탐구적 학습 태도의 진작을 염두에 두었다.

이 책의 주안점은 다음 몇 가지이다. 첫째, 계산 알고리즘이라는 것이 무엇인가를 설명하고자 하였다. 21세기 현재, 인류는 사고(思考)의 중심을 모형(model)에서 알고리즘(algorithm)으로 옮기고 있다. 둘째, 최신의 경향인 자료 시각화(data visualization)에 부응하고자 하였다. 통계 그래프는 정량적 정보의 전달과 미적 가치라는 2개의 목표를 동시에 달성해야 한다고 본다. 최신의 컴퓨팅 환경에서는 통계 그래프가 꼭 정적(靜的)일 필요는 없다는 관점에서 동적(動的)인 그래프로의 이행으로 방향을 잡았다. 셋째, 학습동기의 유발과 탐구적 학습 태도의 진작을 염두에 두었다. 앞으로는 무엇을 많이 아는 데 그치지 않고 스스로 능동적인 학습 태도를 가진 사람들이 좋은 평가를 받을 것이다. 이 책을 교재로 채택하시는 교수님들께는 강의를 조금 줄이고 대신 학생들의 탐구 발표에 시간을 할애하시길 부탁드린다.

이 책의 계산도구는 R이다. R은 오픈소스의 통계계산 언어로서 프로그래밍을 해야 한다는 부담을 주지만 그것의 몇 배에 달하는 성과를 생산한다. R은 열려있기 때문에 신(新)지식의 습득과 확산에 절대적인 강점을 가지고 있다. 이 교재에 사용된 모든 R 스크립트는 출판사 홈페이지(http://www.freeaca.com) 자료실에 올려 있다. 따라서 “copy and paste”와 단순한 부분 편집으로 활용이 가능하다.

이 책으로 독자 여러분 모두가 계산의 즐거움을 알게 되고 계산 역량이 성장하길 바란다.

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목차
1장 계산의 기초 = 1
 컴퓨터 정수와 실수
 수식과 함수의 계산
 처리시간
2장 수열 = 11
 수열과 점화식
 피보나치 수열
 선형합동수열
 방정식의 해
 순서정렬
3장 선형 대수 = 25
 선형연립방정식
 역행렬
 고유값／고유벡터
 선형변환
 행렬대수를 위한 R 함수
4장 수치 미분과 적분 = 43
 수치 미분
 수치 적분
 이중적분
5장 비선형 방정식과 최적화 = 55
 반분법
 뉴튼-라프슨 방법
 최적화 알고리즘
 비선형연립방정식
6장 몬테칼로 = 71
 균일분포
 베르누이／이항／음이항 분포
 지수분포와 포아송 분포
 정규분포
 감마 분포
 극단값 분포
7장 통계 그래프 = 91
 상자그림
 파이 챠트
 열(熱) 지도
 산점도
8장 움직이는 그림 = 111
 움직이는 그림
 Galton의 핀볼
 포함 확률
 산불
 중심극한정리
 프랙털 패턴
 움직이는 이미지 5례
9장 재표집 방법 = 131
 임의화 검정
 붓스트랩 신뢰구간
10장 움직이는 산점도 = 145
 종속변수 Y와 설명변수 X1 X2
 종속변수 Y와 설명변수 X1 X2 X3
 설명변수 X1 X2 X3… 간의 관계
부록 : R 학습법 = 157
참고문헌 = 163
찾아보기 = 164