상세정보

R을 이용하여 실습과 분석을 할 수 있도록 설명하였다. R은 모든 분야의 데이터 처리에서 가장 많이 쓰이는 보편적인 프로그래밍 언어로서 인터넷을 통해 무료로 이용할 수 있으며, 수많은 통계 관련 라이브러리가 제공되고 있다. 또한, 인터넷상에서 지속적으로 새로운 함수 등이 업데이트되어 다양한 최신 데이터 분석기법에도 사용할 수 있다. 각 장 마지막 부분에는 R을 이용한 예제를 제시하여 그 장에서 소개한 내용에 대해 언어와 분석 방법을 익힐 수 있도록 설계하였으며, 기본적인 R에 대한 사용법은 부록에 수록하였다.

통계학은 데이터를 체계적으로 다루는 학문으로서, 여러 학문 분야에서뿐만 아니라 데이터를 다루는 실제 사회 현장에서도 그 응용범위와 필요성이 날이 갈수록 증가하고 있다. 더욱이 4차 산업혁명의 특징 중 하나인 초연결사회로부터 발생하는 빅데이터를 활용하여 이를 과학적으로 분석하고 의사결정에 이용하는 학문 분야로서 통계학의 중요성이 그 어느 때보다 강조되고 있다. 이러한 배경에서 학문 분야를 포함한 사회 여러 부분의 사람들에게 통계학에 대한 이해는 필수적인 요소가 되었다. 따라서 이 책은 통계학을 전공하는 학생은 물론 통계학을 응용하는 여러 분야의 학생들을 위한 통계학의 기초 입문서로서 이를 위한 기본적인 이론과 데이터 분석기법을 소개하고, 여러 예제와 컴퓨터 실습을 통해 통계학의 개념을 명확히 파악하여 실제 문제에서 이를 쉽게 응용할 수 있도록 구성하였다.

오늘날 통계학을 이용한 데이터 분석에서 통계소프트웨어의 사용은 거의 필수적인데, 이 책에서는 R을 이용하여 실습과 분석을 할 수 있도록 설명하였다. R은 모든 분야의 데이터 처리에서 가장 많이 쓰이는 보편적인 프로그래밍 언어로서 인터넷을 통해 무료로 이용할 수 있으며, 수많은 통계 관련 라이브러리가 제공되고 있다. 또한, 인터넷상에서 지속적으로 새로운 함수 등이 업데이트되어 다양한 최신 데이터 분석기법에도 사용할 수 있다. 이 책의 각 장 마지막 부분에는 R을 이용한 예제를 제시하여 그 장에서 소개한 내용에 대해 언어와 분석 방법을 익힐 수 있도록 설계하였으며, 기본적인 R에 대한 사용법은 부록에 수록하였다.

1~4장에서는 간단한 그림과 수치들로 데이터를 정리 및 요약하는 기술통계학에 대해 다루었고, 5~9장에서는 통계학의 이론적인 바탕을 이루는 확률이론과 확률분포이론에 대해 다루었다. 10~12장에서는 통계학의 중심 이론인 통계적추론에 대해 설명하였으며, 13~15장에서는 통계학의 대표적인 응용이론 몇 가지를 소개하였다. 이 책은 통계학을 전공하려는 학생들을 대상으로 두 학기에 걸쳐 학습할 수 있도록 구성하였다. 통계학에 대해 이해가 필요한 다른 분야의 학생들은 1장부터 12장까지 간단하게 다룬 후, 13장 이후부터는 관심 분야만을 취사 선택하여 한 학기에도 다룰 수 있을 것으로 생각한다.

좋은 책을 위해 최선을 다했지만 부족한 부분이 있을 수 있다. 출간 후에라도 나올 수 있는 수정사항 등은 자유아카데미 홈페이지(www.freeca.com) 자료실에 제공할 예정이니 참고하기를 바란다.

정보제공 :

1장 서론
1.1 통계학이란 무엇인가?
1.2 모집단과 표본
1.3 통계학의 목표

2장 표와 그림을 통한 자료의 요약
2.1 서론
2.2 자료의 형태
2.3 범주형 자료의 요약
2.4 이산형 자료의 요약
2.5 연속형 자료의 요약

3장 수치를 통한 연속형 자료의 요약
3.1 서론
3.2 중심위치의 측도
3.3 퍼진 정도의 측도
3.4 상자그림
3.5 도수분포표에서의 자료의 요약

4장 두 변수 자료의 요약
4.1 서론
4.2 두 범주형 변수의 요약: 분할표
4.3 그림을 통한 두 연속형 변수의 요약: 산점도
4.4 수치를 통한 두 연속형 변수의 요약: 상관계수

5장 확률
5.1 서론
5.2 사건의 확률
5.3 확률의 계산
5.4 확률법칙
5.5 조건부확률과 독립성

6장 확률분포
6.1 서론
6.2 확률변수
6.3 이산확률변수와 확률분포
6.4 확률분포의 기댓값(평균)과 표준편차
6.5 두 확률변수의 결합분포
6.6 공분산과 상관계수
6.7 두 확률변수의 독립성

7장 이항분포와 그에 관련된 분포들
7.1 서론
7.2 베르누이 시행
7.3 이항분포
7.4 초기하분포
7.5 포아송분포

8장 정규분포
8.1 서론
8.2 연속확률분포
8.3 정규분포의 일반적인 성질 및 확률계산
8.4 이항분포의 정규분포근사
8.5 정규분포가정의 조사

9장 표집분포
9.1 서론
9.2 통계량의 확률분포
9.3 표본평균의 분포와 중심극한정리

10장 통계적 추론
10.1 서론
10.2 모평균의 추정(표본의 크기가 클 때)
10.3 모평균에 대한 검정(표본의 크기가 클 때)
10.4 모비율에 대한 추론(표본의 크기가 클 때)

11장 정규모집단에서의 추론
11.1 서론
11.2 t 분포
11.3 모평균에 대한 추론
11.4 신뢰구간과 양측검정의 관계
11.5 모표준편차에 대한 추론

12장 두 모집단의 비교
12.1 서론
12.2 두 개의 독립 표본
12.3 짝비교
12.4 두 모비율의 차에 대한 추론

13장 회귀분석
13.1 서론
13.2 단순선형회귀모형
13.3 최소제곱추정법을 이용한 모수의 추정
13.4 단순선형회귀모형에서의 추론
13.5 선형관계의 강도
13.6 잔차의 검토

14장 분산분석
14.1 서론
14.2 일원배치 분산분석법
14.3 일원배치 분산분석모형에서의 추론

15장 범주형 자료분석
15.1 서론
15.2 피어슨의 χ2(카이제곱) 적합도 검정
15.3 동질성 검정
15.4 독립성 검정

부록
종합연습문제
간단한 R의 사용법
분포표
연습문제해답
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