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100 | 1 | ▼a 강봉주 |
245 | 1 0 | ▼a R 기반의 통계 분석 : ▼b 기초부터 활용까지 / ▼d 강봉주 지음 |
260 | ▼a 파주 : ▼b 자유아카데미, ▼c 2019 | |
300 | ▼a viii, 358 p. : ▼b 삽화, 도표 ; ▼c 24 cm | |
504 | ▼a 참고문헌(p. 351)과 색인수록 | |
945 | ▼a KLPA |
Holdings Information
No. | Location | Call Number | Accession No. | Availability | Due Date | Make a Reservation | Service |
---|---|---|---|---|---|---|---|
No. 1 | Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ | Call Number 519.50285 2019z12 | Accession No. 121250686 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
Contents information
Book Introduction
통계적인 측면에서는 기초통계에서 회귀분석까지의 영역을, 수학적인 측면에서는 벡터, 행렬 그리고 행렬 미분을, 언어적인 측면에서는 R 언어의 기초를 다루는 교재다. 어느 하나 치우침 없이 한 권으로 통계분석에 필요한 통계, 수학, 언어의 기초를 확립하고 R을 통해 구체적인 활용에 도움이 될 수 있도록 구성하였다.
이 책은 필자가 R 프로젝트의 경험과 SAS코리아에서 ‘R 사용자를 위한 SAS 프로그래밍’ 을 강의하면서 준비했던 자료들을 기반으로 하여 작성하였다.
강의나 프로젝트를 할 때 협업 대상은 주로 각 업체에서 데이터 분석을 담당하는 데이터과학자, 비즈니스 분석가, IT 담당자들이다. 이들 담당자들의 공통적인 어려움은 주로 구현 언어에 대해 알고 있어야 한다는 것이다. 여기에 통계적인 지식도 요구되며 직접 데이터베이스에 접속하여 필요한 데이터를 구성할 경우도 있다는 것이다.
과거 SAS 기반으로 데이터를 분석하는 경우에는 이 모든 과정이 하나의 언어로 처리되었고 프로시저도 잘 정리되었으며 그 종류도 많지 않았다. 그런데 이제는 담당자들이 필요한 프로그램도 직접 설치해야 하고 필요한 분석 패키지도 찾아야 하며 실제 사용하는 예를 확인하고 직접 코드도 구성해야 한다. 물론 통계적인 지식도 갖추어야 한다.
이러한 어려움을 가까이에서 지켜보면서, 기초를 탄탄히 익히는 동시에 실전에 응용할 수 있는 교재가 필요하다는 것을 절실히 느꼈다. 기초통계는 패키지의 함수를 사용하기보다는 자신이 직접 구현해서 공부해야 하고, 심화된 통계는 그 기저를 이해한 후 함수의 결과를 알 수 있어야 하는데 이를 함께 다룬 책이 필요한 것이다. 여기에 무조건 수식을 배제하기보다는 적절한 수식을 통해 개념을 설명하는 방식을 더하면 더욱 유용하리라고 생각했다. 이 책은 이러한 필요에 의해 집필하게 되었다.
이에 따라 이 책은 통계적인 측면에서는 기초통계에서 회귀분석까지의 영역을, 수학적인 측면에서는 벡터, 행렬 그리고 행렬 미분을, 언어적인 측면에서는 R 언어의 기초를 다루고 있다. 어느 하나 치우침 없이 한 권의 책으로 통계분석에 필요한 통계, 수학, 언어의 기초를 확립하고 R을 통해 구체적인 활용에 도움이 될 수 있도록 하였다.
이 책은 한 권의 책으로 R 기반의 통계분석을 이해하고자 하는 입문자와 조금은 더 나아가고자 하는 중급 수준의 독자를 대상으로 한다. 또한 필자의 프로젝트 경험이 투영되어 있기 때문에 실무적으로 R을 접하고자 하는 독자들에게도 나름대로 기초 입문서가 될 것이다.
이 책은 통계청의 마이크로 데이터에서 서비스하고 있는 데이터도 일부 사용하였다. 드디어 우리나라에서도 공공 데이터에 대한 개방이 어느 정도 이루어져 이러한 서비스를 제공할 수 있게 된 것이다. 따라서 독자들이 적극적으로 데이터 서비스를 받고 분석 훈련을 했으면 하는 바람이다.
이 책의 1~12장은 가급적 순서를 지켜서 읽고, 15장과 18장은 서로 병행하여 읽기를 권장한다. 16~18장은 순수하게 R 언어의 기초를 다루고 있으므로 독립적으로 읽어도 무방하다.
좋은 책을 위해 최선을 다했지만 오류나 부족한 부분이 있을 수 있다. 이에 대한 독자 여러분의 많은 조언을 구하며, 출간 후에라도 수정사항이 있을 경우에는 자유아카데미 홈페이지(http://www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이니 참조하길 바란다.
Information Provided By: :

Author Introduction
강봉주(지은이)
1984년 서울대학교 계산통계학과에 입학하여 학사를 취득하고 동 대학원 통계학과에서 석사 및 박사 학위를 취득하였다. 1993년에 국내 SAS에서 첫 직장 생활을 하였으며 이때부터 데이터 분석 관련 컨설팅 작업을 수행하였다. 1995년에 유니컨설팅 회사를 창립해, 주로 제조 분야에서 데이터 분석 컨설팅 및 관련 통계 패키지를 개발하였다. 1997년에는 유니보스를 창립해 금융 분야 데이터 분석 컨설팅 및 CRM 관련 패키지를 개발하였으며, 2004년에 ㈜배닌을 창립해 SAS, 오픈소스 기반의 머신러닝 및 딥러닝 프로젝트를 수행하고 있다. 주요 저서로는 <파이썬으로 실무에 바로 적용하는 머신러닝>, <SAS Viya 기반의 실무에 바로 적용하는 머신러닝>, <R 기반의 통계분 석 기초부터 활용까지>, <파이썬 기반의 AI를 위한 기초수 학, 확률 및 통계>, <파이썬과 주피터 노트북 기반의 SAS Viya>가 있다.

Table of Contents
1장 통계학이란? 2장 데이터 기술 3장 확률변수의 분포 4장 조건부확률과 독립 5장 특별한 분포 6장 표본분포 7장 통계적 추론 8장 모집단 분포의 추론 9장 범주형 자료분석 10장 상관분석 11장 단순선형회귀분석 12장 다중선형회귀분석 13장 정성변수의 처리 14장 유의미한 변수의 선택 15장 벡터와 행렬 16장 R 설치 17장 R 스튜디오 설치 18장 R 언어 이해