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크롤리의 통계학 강의

 [R을 활용한 입문]
   
지은이 마이클 크롤리   |   출판사 에이콘  |   발행일 2016년 10월 28일
 
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판매가 30,000원27,000원 10%
마일리지 5% 1,500원
발행일 2016-10-28
ISBN 8960779156 | 9788960779150
기타정보 번역서 | 388쪽 | 일반
예상출고일 금일 가능 (근무일기준)
배송비 무료배송
   
일반
   
이 책의 원서
  Statistics: An Introduction Using R
WILEY | Michael J. Crawley
 

[ 요약 ]

R을 활용해 통계학의 핵심 내용을 다룬 세계적 베스트셀러다. 통계학의 기본 개념부터 모집단 비교, 회귀 분석, 분산 분석, 일반화 선형 모형, R의 활용 등 통계학에 대한 주제를 가장 이해하기 쉬운 방식으로 깊이 있고 논리적으로 설명해주고 있으며 자세하고 단계적인 예제로 실제 활용하는 데에도 도움을 준다. 통계학에 대한 기본 지식이 없는 독자들도 이 책을 통해 통계학의 개념적인 부분을 확실하고 명쾌하게 이해할 수 있을 것이다.


[ 이 책에서 다루는 내용 ]

■ R을 활용한 통계 작업의 세밀한 부분까지 총정리
■ 현재의 R 버전 3에 맞춘 내용 업데이트
■ 핵심적 통계 기법들에 대한 상세한 설명
■ 선형 모형(회귀 분석, 분산 분석, 공분산 분석)과 일반화 선형 모형(카운트 데이터, 비율 데이터, 사망까지의 시간 데이터)에 대한 집중적 고찰
■ 실험 설계에 대한 깊이 있는 설명
■ 웹사이트를 통한 데이터 파일, 코드, 추가적인 문서 제공


[ 이 책의 대상 독자 ]

이 책의 대상 독자에는 의학, 공학, 경제학, 생물학을 전공하는 대학생들뿐만 아니라 대학원생들까지 모두 포함된다.


[ 지은이의 말 ]

이 책은 수학과 통계학에 대한 배경지식이 별로 없는 학생들에게 통계적 분석의 핵심을 소개하기 위해 쓰였다. 대상 독자에는 생물학, 공학, 의학, 경제학을 전공하는 대학생들뿐만 아니라 통계학을 더 깊이 공부하고 강력한 언어인 R을 적극적으로 활용하려는 대학생 과정 이상의 모든 학생들이 포함된다.
많은 학생들에게 통계학은 그리 인기 있는 과목이 아니다. 일부 학생들은 자신이 계산에 매우 취약하다고 생각하므로 과목 선택에서 통계학을 제일 먼저 배제해버린다. 그러다가 통계학을 필수적으로 선택해야 하는 상황에 직면하면 매우 당황하게 된다. 통계학이 인기를 얻지 못하는 또 하나의 이유는 통계학을 가르치는 사람들에게서 찾을 수 있다. 비전공자들에게 통계학의 일부 내용들이 얼마나 어렵게 다가오는지 느끼지 못한 채 가르치는 경우가 종종 있으며, 이런 경우 대개 어떤 주제에 대한 이해와 해결 방법에 대한 고민 없이 일정한 틀에 맞춰 분석을 시행하도록 수업이 진행되기 쉽다.
이 책에서는 통계적 이론에 집중하는 대신, 다양한 통계 모형의 가정에 대해 깊이 있게 다루고 여러 관점에서 통계 모형을 평가하는 부분에 초점을 맞출 것이다. 최근 모형 단순화의 개념이 강조됨에 따라 데이터로부터의 효과 크기 추정과 신뢰구간 설정이 중요한 부분으로 자리잡고 있다. 상대적으로 α = 0.05와 같이 유의성(Significance)의 한계를 정하는 가설 검정의 역할은 약해지고 있다. 일단 책의 시작 단계에서는 독자들이 통계학과 수학에 대한 배경지식이 없다는 가정 아래 설명을 진행할 것이다.

1장. 기본 사항
__모든 것은 서로 다르다
__유의성
__좋은 가설과 나쁜 가설
__귀무가설
__p 값
__해석
__모형 선택
__통계 모형
__최대 가능도
__실험 설계
__간결성의 원칙(오컴의 면도날)
__관찰, 이론, 실험
__통제 집단
__반복 시행
__얼마나 많은 반복 시행이 필요한가
__검정력
__무작위화
__강한 추론
__약한 추론
__얼마나 오래 진행해야 할까
__인위적 반복
__초기 조건
__직교 설계와 비직교 관찰 데이터
__에일리어싱
__다중 비교
__R에서의 통계 모형 요약
__작업의 조직화
__R 작업
__참고 문헌
__추가 참고 문헌

2장. 데이터 프레임
__데이터 프레임의 일부를 선택하기: 서브스크립트
__정렬
__데이터 프레임 요약
__설명 변수 기준의 요약
__제일 중요한 것을 제일 먼저 해야 한다
__관계
__연속형 변수들 사이에서의 상호작용
__다중 회귀에서의 그래픽
__범주형 변수에서의 상호작용
__추가 참고 문헌

3장. 중심 경향
__추가 참고 문헌
__
4장. 분산
__자유도
__분산
__분산: 실전 예제
__분산과 표본 크기
__분산의 사용
__비신뢰도의 측정
__신뢰구간
__부트스트랩
__이분산성
__추가 참고 문헌

5장. 하나의 표본
__하나의 표본에서 데이터 요약
__정규분포
__정규분포의 z 값을 이용한 계산
__하나의 표본에서 정규성 검정을 위한 플롯
__하나의 표본을 통한 추론
__하나의 표본에서 가설 검정을 위한 부트스트랩
__스튜던트 t 분포
__분포의 고차 모멘트
__왜도
__첨도
__참고 문헌
__추가 참고 문헌

6장. 두 표본
__두 분산의 비교
__두 평균의 비교
__스튜던트 t 검정
__윌콕슨 순위합 검정
__짝진 표본에 대한 검정
__이항 검정
__두 비율을 비교하기 위한 이항 검정
__카이제곱 분할표
__피셔의 정확 검정
__상관과 공분산
__상관과 변수 간 차이의 분산
__스케일에 따른 상관
__참고 문헌
__추가 참고 문헌

7장. 회귀 분석
__선형 회귀
__R에서의 선형 회귀
__선형 회귀에서의 계산
__회귀 분석의 제곱합 분할: SSY5SSR1SSE
__적합도의 측정, r2
__모형 검증
__변환
__다항 회귀
__비선형 회귀
__일반화 가법 모형
__영향력
__추가 참고 문헌

8장. 분산 분석
__일원 분산 분석
__간단한 공식
__효과 크기
__일원 분산 분석의 해석을 위한 그래프
__요인 실험
__인위적 반복: 내재 설계와 분할 구획
__분할 구획 실험
__임의 효과와 내재 설계
__고정 효과와 임의 효과 사이에서의 선택
__인위적 반복의 제거
__종단 자료의 분석
__파생 변수 분석
__인위적 반복에 대한 해법
__분산 성분 분석
__참고 문헌
__추가 참고 문헌

9장. 공분산 분석
__추가 참고 문헌

10장. 다중 회귀
__모형 단순화의 과정
__주의 사항
__제거의 순서
__다중 회귀의 시행
__실전 예제
__추가 참고 문헌

11장. 대비
__대비 계수
__R에서 시행한 대비의 예
__사전 대비
__처리 대비
__단계적 제거에 의한 모형 단순화
__대비 제곱합의 계산
__이외의 대비
__참고 문헌
__추가 참고 문헌

12장. 기타 반응 변수들
__일반화 선형 모형
__오차 구조
__선형 예측치
__적합 값
__변동성의 일반적 측정
__연결 함수
__정준 연결 함수
__모형 적합도 측정을 위한 아케이케 정보 척도
__추가 참고 문헌

13장. 카운트 데이터
__포아송 오차를 사용한 회귀
__카운트 데이터에서 편차 분석
__분할표의 위험
__카운트 데이터에서 공분산 분석
__빈도 분포
__추가 참고 문헌

14장. 비율 데이터
__하나 또는 두 개의 비율에 대한 데이터 분석
__비율의 평균
__비율에서의 카운트 데이터
__오즈
__과대 산포와 가설 검정
__적용
__이항 분포를 사용한 로지스틱 회귀
__범주형 설명 변수를 포함하는 비율 데이터
__이항 데이터를 이용한 공분산 분석
__추가 참고 문헌

15장. 바이너리 반응 변수
__발생률 함수
__바이너리 반응 변수를 이용한 공분산 분석
__추가 참고 문헌

16장. 사망과 실패 데이터
__중도절단을 포함한 생존 분석
__추가 참고 문헌

부록.__321
__R의 계산 기능
__R 내재 함수
__지수를 포함하는 숫자
__모듈로
__할당
__반올림
__무한대와 NaN
__결측 값
__연산자
__벡터의 생성
__벡터의 요소 이름
__벡터 함수
__벡터의 그룹에 따른 요약
__서브스크립트와 인덱스
__벡터와 논리 서브스크립트
__벡터에서의 위치
__음의 서브스크립트를 사용한 벡터의 일부 제거
__논리 연산
__반복
__요인 수준의 생성
__수열 생성
__행렬
__문자열
__R에서의 함수 작성
__단일 표본에 대한 산술평균 계산 함수
__단일 표본에 대한 중앙값 계산 함수
__루프와 반복
__ifelse 함수
__apply를 통한 함수의 적용
__동일성 검정
__R에서의 검정과 강제 변환
__R에서의 날짜와 시간
__날짜와 시간의 계산
__str을 이용한 R 객체 구조의 이해
__참고 문헌
__추가 참고 문헌

마이클 크롤리(Michael J. Crawley)
영국 런던 임페리얼 칼리지 실우드파크 캠퍼스에서 강의하고 있는 교수다. 영국왕립학회 회원(Fellow of the Royal Society)이며 R과 통계학 관련 베스트셀러인 『The R book』과 『Statistical Computing: An Introduction to Data Analysis Using S-Plus』의 저자기도 하다.
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