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R프로그래밍 기초 활용 데이터 분석과 통계 프로그래밍을 위한

래리 페이스 지음 | 박수현 옮김 | 길벗 | 2013년 02월 04일 출간
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상품상세정보
ISBN 9788966185238(8966185231)
쪽수 464쪽
크기 188 * 243 * 30 mm /895g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Beginning R : an introduction to statistical programming. / Pace, Larry

책소개

이 책이 속한 분야

『R프로그래밍 기초 활용』은 오픈 소스 R언어란 무엇이며, 이를 데이터 분석과 통계학 분야에 활용하는 방법과 다양한 그래프를 처리하는 방법에 대한 책이다. R언어의 기초부터 활용까지 다양하고 유용한 예제를 통해 알려준다. 딱딱하고 어려운 통계학을 실용적이고 명쾌한 해설을 통해서 여러 분야에 활용할 수 있도록 안내해준다.

목차

Chapter 01 R 시작하기
1-1 R을 설치하고 사용하기
1-2 R 입문
1-3 R 파고들기
1-4 R에서 데이터 처리하기
1-5 R에서 누락된 데이터 처리하기
1-6 결론

Chapter 02 R 프로그래밍
2-1 프로그래밍이란
2-2 프로그램 작성 준비
2-3 프로그래밍을 배우기 위한 요구 조건
2-4 프로그램의 실행 흐름 제어
2-5 R 프로그래밍의 핵심
2-6 처음으로 작성하는 R 프로그램
2-7 왜 R이 객체 지향 언어인가?
2-8 결론

Chapter 03 함수 만들기
3-1 기본적인 R 함수 코드를 이용하여 R 함수 만들기
3-2 함수 만들기
3-3 평균에 대한 신뢰 구간 계산
3-4 벡터화 연산을 통한 반복 구문 사용 피하기
3-5 ifelse() 함수를 사용하여 if-else 구문을 벡터화하기
3-6 좀 더 강력한 함수 만들기
3-7 Any, All, Which
3-8 좀 더 유용한 함수 만들기
3-9 신뢰 구간에 대한 고찰
3-10 결론

Chapter 04 요약 통계
4-1 중심성향(Central tendency) 측정
4-2 변동 측정
4-3 공분산과 상관
4-4 대칭도 측정(혹은 비대칭도 측정)
4-5 결론

Chapter 05 표와 그래프 만들기
5-1 도수 분포와 표
5-2 원형 도표와 막대 도표
5-3 박스 도표
5-4 히스토그램
5-5 선 그래프
5-6 산점도(혹은 산포도)
5-7 그래프 저장하고 사용하기
5-8 결론

Chapter 06 이산 확률 분포
6-1 이산 확률 분포
6-2 베르누이 프로세스
6-3 이항 분포 : 성공 횟수가 하나의 변수가 됨
6-4 포아송 분포
6-5 이산 확률을 정규 확률과 연결하기
6-6 결론

Chapter 07 정규 확률 계산
7-1 정규 분포의 특성 dnorm 함수를 사용해서 정규 밀도 구하기
7-2 정규 분포를 표준 정규 분포로 변환하기
7-3 pnorm 함수를 통한 확률 계산
7-4 qnorm 함수를 사용한 기각값 찾기
7-5 rnorm 함수를 사용하여 임의의 표본 구하기
7-6 표본 평균 분포
7-7 단일 표본 z 검증
7-8 결론

Chapter 08 신뢰 구간 만들기
8-1 평균에 대한 신뢰 구간
8-2 비율에 대한 신뢰 구간 계산
8-3 카이-제곱 분포 이해하기
8-4 분산과 표준 편차에 대한 신뢰 구간
8-5 평균 간의 차이에 대한 신뢰 구간
8-6 stats 패키지를 사용해서 신뢰 구간 구하기
8-7 결론

Chapter 09 t 검증
9-1 가설 검증에 대한 간략한 소개
9-2 t 분포 이해하기
9-3 단일 표본 t 검증
9-4 짝 표본 t 검증
9-5 두 표본 t 검증
9-6 t 검증에 있어서 효과 크기
9-7 결론

Chapter 10 일원 분산 분석
10-1 F 분포 이해하기
10-2 F 분포를 사용해서 분산 검증하기
10-3 Alpha와 사후 비교 조합
10-4 일원 분산 분석
10-5 anova 함수 사용하기
10-6 결론

Chapter 11 좀 더 복잡한 분산 분석
11-1 이원 분산 분석
11-2 반복 측정 분산 분석(Repeated-Measures ANOVA)
11-3 혼합 요인 분산 분석
11-4 결론

Chapter 12 상관과 회귀
12-1 공분산과 상관
12-2 회귀
12-3 예제 : 휘발유 가격 예측
12-4 신뢰와 예측 구간 결정
12-5 결론

Chapter 13 다중 회귀
13-1 다중 회귀 방정식
13-2 다중 회귀 예제 : 직업 만족도 예측
13-3 행렬 대수를 사용해서 회귀 방정식 풀기
13-4 일반 선형 모델에 대한 간략한 소개
13-5 다중 회귀 분석에 대한 더 많은 것
13-6 결론

Chapter 14 로지스틱 회귀 분석(Logistic regression)
14-1 로지스틱 회귀 분석이란 무엇인가?
14-2 양분된 하나의 독립 변수를 사용하는 로지스틱 회귀 분석
14-3 단일 연속 독립 변수를 사용하는 로지스틱 회귀 분석
14-4 여러 독립 변수를 사용한 로지스틱 회귀 분석
14-5 로지스틱 회귀와 다중 회귀의 차이
14-6 로지스틱 회귀 분석의 대안
14-7 결론

Chapter 15 카이-제곱(Chi-Square) 검증
15-1 카이-제곱 검증을 통한 적합도 검사
15-2 독립성에 대한 카이-제곱 검증
15-3 2×2 분할표(Contingency table)
15-4 카이-제곱과 표준 정규 분포의 관계
15-5 카이-제곱 검증에서 효과 크기
15-6 파이 계수와 상관 계수 사이의 연관성
15-7 결론

Chapter 16 비모수적 검증(Nonparametric Tests)
16-1 t 검증의 대안으로 사용될 수 있는 비모수적 기법
16-2 분산 분석의 대안으로 사용되는 비모수적 기법
16-3 상관 대안으로 사용할 수 있는 비모수적 기법
16-4 결론

Chapter 17 R에서 시뮬레이션 해보기
17-1 통계학적 시뮬레이션의 정의
17-2 임의의 수
17-3 샘플링과 리샘플링(Sampling and Resampling)
17-4 R에서 제공하는 수학적 기능 되짚어 보기
17-5 R의 시뮬레이션
17-6 결론

Chapter 18 새로운 통계 : 리샘플링과 부트스프래핑(Resampling and Bootstrapping)
18-1 가설 검증의 위험성
18-2 부트스트랩(Bootstrap)
18-3 Jackknifing
18-4 순열 검증(Permutation tests)
18-5 최근 제시되고 있는 강력한 통계학 기법들
18-6 결론

Chapter 19 R 패키지 만들기
19-1 패키지의 컨셉
19-2 윈도우 설정
19-3 R 패키지의 골격 만들기
19-4 R 문서 편집
19-5 패키지 만들고 검사하기
19-6 패키지 설치하기
19-7 패키지가 올바르게 동작하는지 검사하기
19-8 R 패키지 유지 보수
19-9 결론

Chapter 20 R Commander 패키지
20-1 R Commander 인터페이스
20-2 데이터 분석을 위한 R Commander 사용 예제
20-3 결론

INDEX

출판사 서평

빅데이터 시대! 통계 프로그래밍 표준으로 떠오르는 R 언어를 배워보자!
《R 프로그래밍 기초 & 활용》은 오픈 소스 R 언어란 무엇이며, 이를 데이터 분석과 통계학 분야에 활용하는 방법과 다양한 그래프를 처리하는 방법에 대해 알려준다. R 언어는 컴퓨터를 이용한 통계학 분야에서 표준이라 할 만큼 많은 사용자층을 확보하고 있으며 빠른 속도로 성장하고 있는 통계 프로그래밍 언어이다. 이 책에서는 R 언어 기초부터 활용까지 다양하고 유용한 예제를 통해 알려준다. 전문적인 R 프로그래머인 래리 페이스는 딱딱하고 어려운 통계학을 실용적이고... 더보기

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