상세정보

네 개의 큰 덩어리로 이루어졌다. 첫 부분에서는 R 언어를 쉽게 풀어서 해설하였고, R 프로그래밍을 할 때 알아야 하는 기초 지식을 살폈다. 둘째 덩어리에서는 확률과 확률분포, 표집분포와 신뢰구간 등을 알아보고, R로 회귀분석하는 방법을 살펴보았다. 셋째 부분에서는 수치분석을 R로 프로그래밍하였다. 연립방정식의 해 구하기, 보간법, 근 찾기, 최적화, 그리고 수치 적분 등을 다루었다. 넷째 파트에서는 몬테칼로 시뮬레이션과 재표집방법을 R로 프로그래밍하였고, 시뮬레이션을 활용한 통계기법도 보였다.

이 책은 네 개의 큰 덩어리로 이루어졌다. 첫 부분에서는 R 언어를 쉽게 풀어서 해설하였고, R 프로그래밍을 할 때 알아야 하는 기초 지식을 살폈다. 둘째 덩어리에서는 확률과 확률분포, 표집분포와 신뢰구간 등을 알아보고, R로 회귀분석하는 방법을 살펴보았다. 이 지식은 나중에 수치분석과 시뮬레이션을 논의할 때 쓸 것이다. 이 책이 다른 책과 다른 점은 셋째, 넷째 파트에 있다. 셋째 부분에서는 수치분석을 R로 프로그래밍하였다. 연립방정식의 해 구하기, 보간법, 근 찾기, 최적화, 그리고 수치 적분 등을 다루었다. 넷째 파트에서는 몬테칼로 시뮬레이션과 재표집방법을 R로 프로그래밍하였고, 시뮬레이션을 활용한 통계기법도 보였다.

정보제공 :

머리말 8
01 시작하기 13
(1) 설치하기 13
(2) Rprofile 15
(3) 디렉토리 관리 16
(4) 패키지 설치와 사용 18
(5) 도움말 20
(6) 저장 및 끄기 20
1) 작업 공간 저장 20
2) 스크립트 저장 21
(7) R과 RStudio 업데이트 22
02 벡터 23
(1) 벡터 만들기 23
(2) 숫자 벡터 만들기 25
(3) 요소 순서 짓기 27
(4) 요소 추출 27
(5) 연산 27
03 행렬 30
(1) 행렬 만들기 30
(2) 부분 추출 32
(3) 행렬 연산 34
(4) 배열 36
04 비수치 값 37
(1) 논리값 37
(2) 문자 40
(3) 요인 44
05 리스트와 데이터 프레임 46
(1) 리스트 46
(2) 데이터 프레임 48
06 데이터 관리 54
(1) 데이터 만들기와 읽기 54
(2) 탐색 경로 고정(attach) 58
(3) 데이터 쓰기 59
(4) 데이터 관리 60
1) 새 변수 만들기(generating) 61
2) 재부호화(recoding) 63
3) 변수 이름 바꾸기(renaming) 64
4) 결측 사례 삭제(deleting) 64
5) 자료 정렬(sorting) 66
6) 자료 병합(merging) 66
7) 데이터의 부분 추출(subsetting) 68
(5) dplyr 70
1) select() 71
2) filter() 72
3) mutate() 73
4) arrange() 74
5) summarize() 75
07 특수값, 클래스, 강제 변환 77
(1) 특수값 77
(2) 클래스 79
(3) 강제 변환 83
08 그림 86
(1) 데이터 시각화 86
2) 플롯 91
3) 그림의 결합 96
4) ggplot2 98
09 함수와 프로그래밍 99
(1) 조건문 99
1) 단독 진술 99
2) 복합 조건 100
(2) 반복문 103
(3) 묵시 반복문 109
(4) 반복문과 관련한 제어 명령 111
(5) 함수 114
1) 함수의 일반 형태 114
2) 함수 작성 예 120
3) 전달 인자 124
(6) 예외 상황 처리와 시간 계산, 객체의 가시성 128
10 확률과 확률분포 137
(1) 확률 137
(2) 확률분포 144
1) 확률함수 144
2) 확률분포의 평균과 분산 147
3) 이산형 확률분포 148
4) 연속형 확률분포 155
11 표집분포와 신뢰구간 162
(1) 표집분포 162
1) 모집단의 표준편차가 라고 알려져 있는 상황에서, 162
2) 모집단의 표준편차가 알려져 있지 않은 상황에서, 163
(2) 신뢰구간 165
(3) 가설검증 167
12 회귀분석 173
(1) 연관성 173
(2) 일반 개념 174
(3) 추론 180
(4) 범주형 변수 181
(5) 다중회귀 185
(6) 회귀 진단 191
13 오차 210
14 선형연립방정식의 해 구하기 216
(1) 가우스 소거법 216
(2) 반복법 226
1) 야코비 반복 227
2) 가우스와 자이델 반복법 231
15 보간법 235
(1) 선형 보간법 236
(2) 다항식 보간법 238
(3) 라그랑주 보간법 242
(4) 뉴튼 보간법 246
(5) 스플라인 보간법 252
16 근 찾기 263
(1) 고정점 방법 263
(2) 뉴튼-랩슨 방법 270
(3) 할선법 275
(4) 이분법 278
17 최적화 281
(1) 황금분할법 282
(2) 경사하강법 288
(3) 뉴튼 방법 297
18 수치 미분과 수치 적분 300
(1) 수치 미분 300
(2) 수치 적분 304
1) 중간점 방법 305
2) 사다리꼴 규칙 308
3) 심슨 방법 311
4) 적합 구적법 318
5) 몬테칼로 방법 322
19 난수 발생 327
(1) 실제의 난수 생성 329
(2) 유사 난수 생성 332
(3) 역함수 방법 334
(4) 기각-수용 방법 337
20 몬테칼로 시뮬레이션 342
(1) 추정치 평가 342
(2) 선형 모형 시뮬레이션 351
1) 이분산성 351
2) 다중공선성 357
3) 측정오차 359
4) 누락 변수 362
5) 시계열 상관 364
6) 집락 자료 366
(3) 일반 선형 모형 시뮬레이션 369
1) ML 모형의 OLS 시뮬레이션 369
2) 이항 모형 372
3) 서열 모형 378
4) 다항 모형 383
5) 도수 모형 388
21 재표집 방법 390
(1) 순열 검증 391
(2) 잭나이프 397
(3) 부트스트랩 403
22 시뮬레이션을 이용한 다른 방법 416
(1) 관심 수치 시뮬레이션 416
(2) 교차 검증 433