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기존의 수리통계학 II의 R 버전으로, R의 활용을 주제로 하여 새로 보완하고 내용을 추가한 교재다. R은 오픈소스의 통계소프트웨어다. R을 이용하여 수리통계학 입문에서 요구되는 검정과 추정의 기본개념과 이론을 설명하고, 모의실험(simulation)을 통한 통계적 계산 기법을 이용하거나 확률적 실험을 통해 계산하여 결과를 눈으로 볼 수 있도록 통계적 추론을 다루었다. 실제로 적용할 수 있도록 R 프로그램 예제를 제공함으로써 이론과 실습을 병행하도록 하였다. 예제의 R 프로그램들은 패키지를 사용하지 않고 자세한 절차를 모두 보여 실행하도록 구성하였다.

21세기는 바야흐로 데이터 과학의 시대로서 인터넷, 페이스북, 구글 등을 통하여 엄청난 양의 자료를 접하고 있다. 이와 함께 빅데이터, 인공지능, 데이터마이닝, 알파고 등이 화제가 되고 있다. 문제는 이러한 대용량 데이터 분석을 통하여 올바른 예측을 얻을 수 있는가이다. 통계학은 올바른 예측을 얻기 위한 유력한 도구이므로, 많은 분야에서 이에 대한 지식을 요구하게 된다. 자료의 효율적인 취득과 정확한 분석을 요구하므로 최소의 위험과 희생으로 결론을 얻을 수 있어야 한다. 또한 조사 자료에 대해 의사결정을 하여야 할 경우에도 통계학은 중요한 역할을 한다. 근래에는 컴퓨터의 발전으로 누구나 다량의 자료를 통하여 간단한 자료분석을 요구하게 된다. 즉, 통계학의 목적은 자료를 도표화하거나, 수리적인 분석을 통해 인간 활동에 공헌하는 것이다. 이러한 통계학의 핵심과목인 수리통계학은 처음 배우는 학생들에게는 어려운 느낌을 주고 있다.
이 책은 기존의 수리통계학 II의 R 버전이다. R의 활용을 주제로 하여 새로 보완하고 내용을 추가하였다. R은 오픈소스의 통계소프트웨어이며 언어로서 누구나 무료로 인터넷상에서 다운받아 사용할 수 있으며 최신기법이 거의 빠짐없이 구현되어 있다는 것이 장점이다. 따라서 대부분의 장들에서는 R을 이용하여 수리통계학 입문에서 요구되는 검정과 추정의 기본개념과 이론을 설명하고, 모의실험(simulation)을 통한 통계적 계산 기법을 이용하거나 확률적 실험을 통해 계산하여 결과를 눈으로 볼 수 있도록 통계량이나 해석학적으로 계산이 어려운 추정문제, 검정문제 등 통계적 추론을 다루었다. 실제로 적용할 수 있도록 R 프로그램 예제를 제공함으로써 이론과 실습을 병행하도록 하였다. 눈으로 보는 것보다 스스로 코드를 수행하여 공부하는 것이 통계적 추론을 익히는 지름길이며, 그것을 이해하는 데 더욱 도움이 된다고 생각한다. 따라서 예제의 R 프로그램들은 패키지를 사용하지 않고 자세한 절차를 모두 보여 실행하도록 구성하였다.
이 책은 학부 3, 4학년이나 대학원 진학을 생각하는 학생이 사용하면 좋다고 생각된다. 또는 참고문헌으로 사용하기에도 좋을 것이다. 그리고 처음에 이해하기 어렵다면, 걱정말고 계속 나아가도 상관은 없다. 정리의 증명은 이해가 어려워도 그것을 도구로 사용하는 것이 중요하다. 그리하여 이 책은 구성 및 내용상 대학의 수리통계학 강의의 전반부에 해당하는 통계적 확률분포론을 배우고 나서 후반부에 해당하는 추정과 가설검정을 포함한 통계적 추론을 한 학기용으로 학습하기에 적절하다고 생각한다.

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제1장 점추정
1.1 통계적 추정의 개념
1.2 충분통계량
1.3 최소충분통계량
1.4 지수족
1.5 균일최소분산불편추정량
1.6 피셔 정보량
1.7 최우추정량과 적률추정량
연습문제

제2장 베이지안 추정
2.1 베이즈 추정량
2.2 최소최대추정량
연습문제

제3장 구간추정
3.1 서론
3.2 신뢰구간
3.3 주통계량 방법
3.4 일반적인 방법
3.5 두 표본문제
3.6 모분산에 대한 구간추정
3.7 대표본에 근거한 구간추정
3.8 베이지안 구간추정
연습문제

제4장 가설검정
4.1 서론
4.2 균일최강력검정
4.3 불편검정
4.4 우도비검정
4.5 카이제곱 적합도검정
4.6 검정과 신뢰구간
연습문제

부록
부록 A: 확률분포의 대표적 모형
부록 B: 분포표
연습문제 해답
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