우리가 원하든 원하지 않든 우리 생활의 상당 부분은 이미 통계와 관련된 환경에 둘러싸여 있다. 

이 과정에서 주어진 자료의 형태에 의미를 부여하기 위해 다양한 방법으로 자료를 분석하고, 이를 통해 자료가 추출된 모집단을 규명할 수 있게 된다. 통계는 어떤 사실 또는 주장에 대하여 객관적 근거를 제시하는 방식으로 그것을 정당화하려고 할 때 사용되며 자연과학, 인문 ․ 사회과학, 공학 등 광범위한 분야에서 사용되고 있다. 특히 컴퓨터의 발달로 디지털 시대가 열리면서 빠른 속도로 엄청난 양의 데이터가 생산되고 있으나, 자료로부터 필요한 정보는 정작 구하지 못하는 경우가 허다하다. 그 이유는 통계학에 대한 기본 원리를 이해하지 못하고 자료 처리를 하기 때문이다. 

많은 사람들이 통계학을 수학의 일부분으로 생각하고 있으며, 따라서 통계학은 복잡한 수학을 알아야만 가능한 것으로 알고 있다. 물론 통계학의 일부분은 수학으로부터 출발하였으며, 기본적인 수식을 이해하기 위하여 기초적인 수학 지식이 필요하다. 그러나 통계 패키지를 이용하면 손쉽게 자료를 해석할 수 있기 때문에 이제는 통계학의 기본 원리만 알면 통계처리 결과로부터 유용한 정보를 쉽게 도출할 수 있다. 

이 책은 첫 번째로 통계학의 기본 개념을 바탕으로 기본 원리를 쉽게 설명하도록 노력하였다. 그리고 통계학에서 객관적인 해석을 원활하게 진행하기 위해서는 컴퓨팅적 사고가 수반되어야 한다는 사실에 입각하여 R프로그램을 활용하여 컴퓨팅적 사고를 함양하기 위한 기본서 역할을 할 수 있도록 구성되었다. R은 통계적인 자료 분석이나 그래픽에 이용되는 컴퓨터 언어이며 동시에 상호 호환적인 프로그래밍이다. 이러한 R의 장점은 객체 지향적(Object Oriented)인 언어로서 사용자가 원하는 일련의 과정을 쉽게 구현가능하며, C 언어나 SPSS와 같은 통계 분석 프로그램과도 연결이 가능하다는 것이다. 또한 R은 자유롭게 인터넷을 통해 다운로드 받을 수 있어 이용자가 어디에서든 사용할 수 있다는 장점을 가지고 있으며 다양한 통계 분석과 다양한 그래픽 방법을 제공하기 때문에 활용 면에서도 매우 우수하다. 

이에 맞추어 이 책은 통계학의 방법론적인 면과 이론적인 면, 그리고 통계학의 기본적인 수리계산까지 모든 이론들 및 컴퓨팅적 사고 함양을 위한 교양과목으로서 운영하는 데 매우 적절한 도서가 될 수 있다고 할 수 있다. 이 책을 통하여 학생들이 스스로 통계적인 사고방식을 이해하고 실생활에서 제기되는 다양한 문제를 R프로그램을 활용하여 처리하며 빅데이터 분석을 위한 기초 작업으로서 R 활용능력을 함양할 수 있을 것이라고 생각한다.

-머리말 중에서

머리말 4 

미리보기 6 

제0장 R의 기초 17 

0.1 R의 개요 및 설치방법 18 

0.2 자료의 입력 및 출력, 벡터 24 0.3 행렬과 배열 35 

0.4 리스트와 데이터 프레임 48 0.5 그래프 함수 활용하기 59 

제1장 자료의 정리 73 

1.1 도표를 통한 자료의 정리 74 

1.2 특성값을 이용한 자료의 정리 97 

1.3 R을 이용한 빅데이터 분석 112 

제2장 확률의 소재 119 

2.1 집합이론 120 

2.2 확률의 의미와 성질 129 

2.3 조건부확률과 독립 144 

2.4 베이즈 정리와 확률나무 152 

2.5 R을 이용한 빅데이터 분석 162 

제3장 확률분포의 기초 171 

3.1 확률변수와 분포 172 

3.2 연속형 분포 180 

3.3 분포함수 186 

3.4 이변량분포 192 

3.5 확률변수의 독립성 204 

3.6 R을 이용한 빅데이터 분석 210 

제4장 기댓값 221 

4.1 확률변수의 기댓값 222 

4.2 기댓값의 성질 232 

4.3 분산 237 

4.4 중앙값과 최빈값 243 

4.5 공분산과 상관계수 249 

4.6 여러 가지 부등식 257 

4.7 R을 이용한 빅데이터 분석 261 

제5장 주요한 확률분포들 267 

5.1 베르누이 분포와 이항분포 268 

5.2 푸아송 분포 275

5.3 기하분포 282 

5.4 균등분포 287 

5.5 지수분포 290 

5.6 정규분포 294 

5.7 R을 이용한 빅데이터 분석 307 

제6장 표본분포 315 

6.1 표본분포 316 

6.2 카이제곱분포 327 

6.3  분포 333 

6.4 R을 이용한 빅데이터 분석 338 

제7장 추정 349 

7.1 추정의 개념 350 

7.2 최대우도추정 360 

7.3 모평균의 구간추정 365 

7.4 모비율의 구간추정 373 

7.5 표본의 크기 결정 376 

7.6 모분산의 구간추정 380 

7.7 R을 이용한 빅데이터 분석 384 

제8장 가설검정 393 

8.1 가설검정의 기본 원리 394 

8.2 모평균의 검정 401 

8.3 모비율의 검정 410 

8.4 모분산의 검정 416 

8.5 적합도검정 421 

8.6 독립성검정 427 

8.7 R을 이용한 빅데이터 분석 433 

제9장 상관분석과회귀분석 447 

9.1 상관분석 448 

9.2 회귀분석 469 

9.3 R을 이용한 빅데이터 분석 478 

부록: 

통계표 491 

참고문헌 515 

찾아보기 517

최 원

러시아 스테콜로프 수학연구소와 미국 아이오와 대학교 방문교수를 지냈으며, 현재는 인천대학교 수학과 교수로 재직중이다. 

기초교육원장, 과학영재교육원장, 자연과학대학 학장을 역임하면서 학생들에게 창의적인 사고를 키워주는 일에 전념하고 있다. 

저서로는 《1%의 비밀-생각의 힘을 키우는 창의수학》(전4권), 《최신 수리통계학》, 《기초통계학》, 《미분적분학》 등 다수가 있다. 

김성연 

미국 밴더빌트 대학교와 서울대학교에서 연구원을 지냈으며, 현재는 인천대학교 교육대학원에서 교수로 재직중이다. 

한국창의력교육학회와 한국영재교육학회에서 편집위원을 역임하면서 창의성 및 인성 검사도구 개발, 그리고 수학영재교육과 관련된 일에 전념하고 있다. 

저서로는 《1%의 비밀-생각의 힘을 키우는 창의수학》(전4권)이 있다.

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