경문사

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R과 Python을 활용한 기초통계 플러스알파

 
지은이 : 김명중, 김영화, 박영호
출판사 : 경문사
판수 : 1판(2020)
ISBN : 979116073457
예상출고일 : 입금확인후 2일 이내
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도서가격 : 27,000원
적립금 : 810 Point
   

 
‘데이터가 있는 곳에 통계가 있다.’라는 말처럼 데이터가 넘쳐나는 현대 사회에서 통 계학은 필수적인 분석 도구로 자리매김을 하고 있으며, 컴퓨터의 보급과 발달로 인하 여 과거에는 분석하기 힘들었던 대용량 데이터 분석도 가능해졌다. 특히 4차 산업혁 명 시대, 빅데이터 시대라 불리는 현재, 불확실성은 점점 더 확대되어가고 있으며 그 러한 불확실성을 해결하고자 하는 노력과 발전 또한 괄목할만한 성장을 하고 있다. 이러한 시대적 발전 속에서 통계학은 이제 전공자만이 향유하는 학문의 선을 넘어 거의 모든 학문, 산업 분야에서 필수 불가결한 학문으로 적용 영역을 넓히며 활용되고 있다. 그러나 통계학을 배우거나 사용하려는 사람들이 대부분 느끼는 어려움은 ‘통계학은 너무 어렵다.’, ‘통계학은 진입장벽이 높다.’는 것인데, 그 이유 가운데 중요한 한 가지 는 통계학의 기본 개념과 용어, 통계적 사고 방법을 쉽게 받아들일 수 있게 해주는 교재를 찾아보기 힘들다는 것이라고 저자들은 판단하고 있다. 따라서 저자들은 통계 학을 배우는 학생들의 눈높이에 맞춰 개념을 정립하고, 최대한 주입식 서술방식을 지 양하는 자세로 집필하는데 최선을 다하였다. 또한 최근 들어 과거 통계학 전공자의 전유물처럼 여겨졌던 통계 패키지인 SPSS, SAS 이외에 R과 Python이 각광을 받고 있는데, 이는 통계학의 이론적인 수식에 의거 한 문제 해결보다는 프로그램을 활용하여 원하는 문제를 해결하고자 하는 것에 관심과 초점이 옮겨 가고 있다는 것을 보여준다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 시중에 많이 존재하는 통계학 개론 수준의 서적들과 차별화된 교재를 제공하고자 이 책을 집필하였다. 즉, 통계학 이론의 기본적인 틀을 유지하되, 다 양한 분야에서 활용되고 있는 프로그램인 R과 Python의 실질적 활용 예제를 각 장마 다 배치하여 배운 이론을 실제 프로그램에 적용하는 것으로 마무리하였다. 특히 대부 분의 교재가 한 가지 프로그램을 다루는 것에 비해 최근 각광받고 있는 두 가지 프로그램을 모두 다루고 활용하도록 하여 다양한 경험을 하도록 하였다.
제1장 통계와 통계학
1.1 통계와 통계학 2
1.2 통계학의 목적과 분류 3
1.3 R과 Python 활용의 시작 6

제2장 자료의 측정과 표현
2.1 통계 분석과 자료 수집 14
2.2 표본 조사 15
2.3 측정 17
2.4 자료의 숫자 요약 19
2.5 자료의 시각적 요약 27
2.6 R 실습 32
2.7 Python 실습 37
연습문제 43

제3장 확률의 이해
3.1 집합이론의 기초 개념 46
3.2 표본공간과 사건 50
3.3 확률의 기초 개념 51
3.4 조건 확률과 독립 56
3.5 베이즈 정리 59
3.6 R 실습 64
3.7 Python 실습 67
연습문제 71

제4장 확률변수와 확률분포
4.1 확률변수와 확률분포 74
4.2 이산형 확률변수와 확률질량함수 78
4.3 연속형 확률변수와 확률밀도함수 79
4.4 누적분포함수 82
4.5 두 확률변수의 결합분포 87
4.6 두 확률변수의 독립 92
4.7 평균, 분산, 공분산, 상관계수 94
4.8 R 실습 109
4.9 Python 실습 114
연습문제 120

제5장 이산형 확률분포
5.1 베르누이 분포 124
5.2 이항분포 126
5.3 포아송 분포 131
5.4 기하분포 135
5.5 이산형 균등분포 138
5.6 R 실습 139
5.7 Python 실습 142
연습문제 145

제6장 연속형 확률분포
6.1 균등분포 148
6.2 정규분포 150
6.3 지수분포 158
6.4 이항분포의 정규근사 160
6.5 카이제곱분포 164
6.6 t-분포 166
6.7 F-분포 167
6.8 R 실습 170
6.9 Python 실습 174
연습문제 179

제7장 확률표본과 추정
7.1 확률표본과 통계량 182
7.2 중심극한정리 183
7.3 점추정 185
7.4 구간추정 191
7.5 추정오차한계와 표본크기 결정 201
7.6 R 실습 204
7.7 Python 실습 209
연습문제 213

제8장 가설검정
8.1 가설검정의 기초 이해 217
8.2 단일 모집단에 대한 가설검정 224
8.3 두 모집단에 대한 가설검정 237
8.4 R 실습 251
8.5 Python 실습 259
연습문제 267

제9장 실험계획법
9.1 실험계획법 기초 272
9.2 일원배치 분산분석 274
9.3 랜덤화 블록계획법의 분산분석 282
9.4 R 실습 288
9.5 Python 실습 293
연습문제 298

제10장 회귀분석
10.1 단순 선형 회귀분석 305
10.2 다중 선형 회귀분석 318
10.3 결정계수 322
10.4 회귀분석 모형의 적합도검정 325
10.5 R 실습 328
10.6 Python 실습 333
연습문제 339

제11장 범주형 자료분석
11.1 다항분포 346
11.2 단일 범주형 자료분석 348
11.3 이차원 범주형 자료분석 350
11.4 R 실습 359
11.5 Python 실습 362
연습문제 367

부록
표 1 표준 정규분포표 372
표 2 t 분포표 373
표 3 x2 분포표 374
표 4 F 분포표 376

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