CHAPTER 1 R 데이터 처리
1.1 R과 RStudio
1.2 R 사용 준비
1.3 R 데이터
1.4 R 데이터 처리

CHAPTER 2 통계계산
2.1 모의실험
2.2 복원 및 비복원 추출
2.3 확률난수의 생성, 누적분포함수, 확률밀도함수 및 분위수 계산
2.4 균등분포
2.5 정규분포
2.6 카이제곱분포
2.7 지수분포와 감마분포
2.8 t?분포
2.9 f?분포
2.10 포아송분포
2.11 베르누이 시행과 이항분포
2.12 기하분포
2.13 음이항분포
2.14 초기하분포

CHAPTER 3 통계추론
3.1 일표본 모평균에 대한 추론
3.2 독립 이표본 모평균에 대한 추론
3.3 대응표본 모평균에 대한 추론
3.4 일표본 및 이표본 평균 추론에 대한 R 함수
3.5 비율에 대한 추론
3.6 모분산에 대한 추론
3.7 상관계수에 대한 추론
3.8 도수분포표 및 분할표에서 적합도 및 독립성 검정
3.9 회귀분석 추론
3.10 일원배치 분산분석에 대한 추론

CHAPTER 4 R 통계 그래픽스
4.1 R을 이용한 통계 그래픽스
4.2 lattice 패키지를 이용한 다양한 그래픽스
4.3 그래픽 문법을 이용한 ggplot2 패키지의 활용

CHAPTER 5 R을 이용한 고급 그래픽 기법
5.1 빅데이터 시각화
5.2 shiny 라이브러리를 이용한 웹 프로그래밍
5.3 knitr 라이브러리를 이용한 다이내믹 문서 작성

CHAPTER 6 일반화 선형모형
6.1 회귀분석과 선형모형
6.2 선형모형과 일반화 선형모형
6.4 모형의 선택과 추정
6.5 R의 lm, glm 함수
6.6 자료분석 사례

CHAPTER 7 분 류
7.1 다그룹 로지스틱 회귀
7.2 판별분석
7.3 신경망 분류 방법
7.4 나무방법
7.5 서포트벡터 기계
7.6 조율모수의 설정과 여러 방법의 비교