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책 소개
이 책이 속한 분야
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- 국내도서 > 컴퓨터/IT > 대학교재
- 국내도서 > 대학교재 > 컴퓨터
작가정보
저자(글) 김명준
중앙대학교 응용통계학 학사
University of Florida 통계학 석사
University of Florida 통계학 박사
삼성화재 자동차보험 Pricing 책임
현) 한남대학교 비즈니스통계학과 부교수
저자(글) 김영화
중앙대학교 응용통계학 학사
중앙대학교 통계학 석사
University of Florida 통계학 박사
삼성금융연구소 수석연구원
현) 중앙대학교 응용통계학과 교수
저자(글) 박영호
한림대학교 정보통계학 학사
중앙대학교 통계학 석사
중앙대학교 통계학 박사
한양대학교 CRCRA 연구조교수
현) 한남대학교 비즈니스통계학과 조교수
목차
- 제1장 통계와 통계학
1.1 통계와 통계학
1.2 통계학의 목적과 분류
1.3 R과 Python 활용의 시작
제2장 자료의 측정과 표현
2.1 통계 분석과 자료 수집
2.2 표본 조사
2.3 측정
2.4 자료의 숫자 요약
2.5 자료의 시각적 요약
2.6 R 실습
2.7 Python 실습
연습문제
제3장 확률의 이해
3.1 집합이론의 기초 개념
3.2 표본공간과 사건
3.3 확률의 기초 개념
3.4 조건 확률과 독립
3.5 베이즈 정리
3.6 R 실습
3.7 Python 실습
연습문제
제4장 확률변수와 확률분포
4.1 확률변수와 확률분포
4.2 이산형 확률변수와 확률질량함수
4.3 연속형 확률변수와 확률밀도함수
4.4 누적분포함수
4.5 두 확률변수의 결합분포
4.6 두 확률변수의 독립
4.7 평균, 분산, 공분산, 상관계수
4.8 R 실습
4.9 Python 실습
연습문제
제5장 이산형 확률분포
5.1 베르누이 분포
5.2 이항분포
5.3 포아송 분포
5.4 기하분포
5.5 이산형 균등분포
5.6 R 실습
5.7 Python 실습
연습문제
제6장 연속형 확류분포
6.1 균등분포
6.2 정규분포
6.3 지수분포
6.4 이항분포의 정규근사
6.5 카이제곱분포
6.6 t-분포
6.7 F-분포
6.8 R 실습
6.9 Python
연습문제
제7장 확률표본과 추정
7.1 확률표본과 통계량
7.2 중심극한정리
7.3 점추정
7.4 구간추정
7.5 추정오차한계와 표본크기 결정
7.6 R 실습
7.7 Python 실습
연습문제
제8장 가설검정
8.1 가설검정의 기초 이해
8.2 단일 모집단에 대한 가설검정
8.3 두 모집단에 대한 가설검정
8.4 R 실습
8.5 Python 실습
연습문제
제9장 실험계획법
9.1 실험계획법 기초
9.2 일원배치 분산분석
9.3 랜덤화 블록계획법의 분산분석
9.4 R 실습
9.5 Python 실습
연습문제
제10장 회귀분석
10.1 단순 선형 회귀분석
10.2 다중 선형 회귀분석
10.3 결정계수
10.4 회귀분석 모형의 적합도검정
10.5 R 실습
10.6 Python 실습
연습문제
제11장 범주형 자료분석
11.1 다항분포
11.2 단일 범주형 자료분석
11.3 이차원 범주형 자료분석
11.4 R 실습
11.5 Python 실습
연습문제
부록
표 1 표준 정규분포표
표 2 분포표
표 3 분포표
표 4 분포표
출판사 서평
통계학이 어려운 이유
‘통계학은 너무 어렵다.’, ‘통계학은 진입장벽이 높다.’라는 생각은 통계학을 배우거나 사용하려는 사람들이 대부분 느끼는 어려움에 기인한다. 그 이유 가운데 중요한 한 가지는 통계학의 기본 개념과 용어, 통계적 사고 방법을 쉽게 서술한 책을 찾아보기 힘들다기에 스스로 학습하는 데에 어려움을 느끼는 것이다. 이 책은 통계학을 배우는 학생들의 눈높이에 맞춰 개념을 정립하고, 최대한 주입식 서술방식을 지양하는 자세로 집필하였다.
통계 패키지 R과 Python
통계 패키지인 SPSS, SAS이 과거 통계학 전공자의 전유물처럼 여겨졌으나 최근 들어 R과 Python이 각광을 받고 있다. 이는 통계학의 문제 해결방식에서의 변화라고 할 수 있으며 프로그램을 활용하여 원하는 문제를 해결하려는 것에 관심과 초점이 옮겨 가고 있다는 것을 보여준다고 할 수 있다.
이러한 관점에서 이 책은 시중에 존재하는 다양한 통계학 개론 수준의 서적들과 차별화하여 통계학 이론의 기본적인 틀을 유지하되, 다양한 분야에서 활용되고 있는 프로그램인 R과 Python의 실질적 활용 예제를 각 장마다 배치하여 배운 이론을 실제 프로그램에 적용하는 것으로 마무리하였다. 특히 대부분의 교재가 한 가지 프로그램을 다루는 것에 비해 최근 각광받고 있는 두 가지 프로그램을 모두 다루고 활용하도록 하여 다양한 경험을 하도록 하였다. 또한 통계학을 전공하면서 R과 Python 프로그램을 익히고자 하는 학생들은 물론 통계학을 본인의 분야에 적용해 보고자 하는 많은 이들에게 동전의 양면과 같이 떼려야 뗄 수 없는 이론과 프로그램을 동시에 배우는 데 큰 도움이 될 것이다.
기본정보
ISBN | 9791160733457 | ||
---|---|---|---|
발행(출시)일자 | 2020년 03월 02일 | ||
쪽수 | 400쪽 | ||
크기 |
191 * 260
* 18
mm
/ 833 g
|
||
총권수 | 1권 | ||
이 책의 개정정보 |
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