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R을 이용한 통계 프로그래밍 기초
제3판
김재희
자유아카데미 2025.02.28.
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책소개

목차

CHAPTER 1 통계 소프트웨어 R에 대하여

1.1 소프트웨어 R 소개
1.2 R 시작하기
1.3 R 패키지 인스톨
1.4 R에서 도움 이용
1.5 스크립트 파일 작성 및 수행
1.6 RStudio
1.7 R 패키지

CHAPTER 2 데이터와 R의 기초

2.1 데이터란 무엇인가?
2.2 소프트웨어 R 소개
2.3 할당
2.4 c( )를 이용하여 데이터 벡터 만들기
2.5 데이터 벡터에 함수적용하기
2.6 구조적인 데이터 만들기
2.7 데이터 벡터 다루기
2.8 벡터와 행렬 표현과 연산
2.9 배열
2.10 반복문
2.11 조건문
2.12 결측값
2.13 데이터 프레임
2.14 내장된 데이터셋 읽기
2.15 데이터 파일 읽기와 결과 파일 만들기
2.16 데이터셋 합치기
2.17 객체 관리
2.18 프로그램 작업 결과 작업공간 저장하기
연습문제

CHAPTER 3 R 그래프

3.1 간단한 그래프
3.2 그래프 조절 변수
3.3 그래프 좌표축에 수식 쓰기
3.4 다차원 데이터에 대한 다양한 표현
3.5 lattice 패키지를 이용한 다양한 그래프
3.6 3차원 그래프
3.7 도형 그리기
3.8 그래프 축 표시와 여러 가지 색 활용
3.9 모형적합선 그리기
3.10 지도 그리기
연습문제

CHAPTER 4 난수 발생과 모의실험

4.1 연속분포
4.2 이산분포
4.3 정규성 검정
4.4 모의실험
연습문제

CHAPTER 5 일변량 데이터와 기술통계량

5.1 범주형 데이터
5.2 숫자형 데이터
연습문제

CHAPTER 6 이변량 데이터

6.1 범주형 데이터의 이원분할표
6.2 상관계수
6.3 상관계수에 대한 해석
연습문제

CHAPTER 7 유의성 검정

7.1 통계적 가설검정
7.2 일집단 t-검정
7.3 이집단 t-검정
7.4 이집단 분산비 F-검정
7.5 짝지어진 표본에 대한 t-검정
7.6 일집단 비율에 대한 검정
7.7 이집단 비율에 대한 검정
7.8 유의성 검정법에 대한 정리
7.9 위치모수에 대한 비모수적 방법
연습문제

CHAPTER 8 카이제곱 검정

8.1 카이제곱 독립성 검정
8.2 카이제곱 적합도 검정
연습문제

CHAPTER 9 회귀분석

9.1 단순 선형회귀모형
9.2 다중 선형회귀모형
9.3 비모수적 회귀모형
연습문제

CHAPTER 10 분산분석법

10.1 일원배치 분산분석
10.2 이원배치 분산분석
연습문제

CHAPTER 11 사용자 정의 함수 만들기

연습문제

CHAPTER 12 데이터 핸들링

12.1 Tidyverse 패키지
12.2 dplyr 패키지
연습문제

저자 소개 1

서울대학교 계산통계학과 학사 서울대학교 통계학 석사 미국 Texas A&M University 통계학 박사 미국 Texas A&M University, Department of Statistics 방문교수 미국 Columbia University, Department of Biostatistics 방문교수 현) 덕성여자대학교 정보통계학과 교수

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품목정보

발행일
2025년 02월 28일
쪽수, 무게, 크기
284쪽 | 188*257*13mm
ISBN13
9791158086886

출판사 리뷰

R은 강력한 통계 처리 기능과 다양한 그래프 표현 방법을 제공하는 통계 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경으로, 통계학을 포함한 여러 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 이 책은 통계 전공자뿐만 아니라 자연과학 및 사회과학 분야의 연구자들이 R의 기초적인 사용법을 익히고, 이를 활용하여 기본적인 통계 분석 및 그래프를 구현하고 해석할 수 있도록 돕는 길잡이로 제작되었습니다.

1장에서는 R 시스템의 설치 및 기본 환경 설정을 설명하고, 2장에서는 데이터 객체를 다루는 방법을 소개합니다. 3장에서는 다양한 그래프 표현 방법을, 4장에서는 여러 확률분포에서 난수를 생성하는 방법을 설명합니다. 5장과 6장에서는 각각 일변량 및 이변량 데이터의 기본적인 표현 방법을 다룹니다. 7장에서는 여러 가지 통계적 유의성 검정, 8장에서는 범주형 데이터에 대한 카이제곱 검정을 설명합니다. 9장에서는 관계식을 찾기 위한 회귀분석, 10장에서는 세 집단 이상의 평균 비교를 위한 일원배치 분산분석법을 소개합니다. 11장에서는 사용자 정의 함수 작성법을 다룹니다.

이번 개정판에서는 7장에 통계적 가정에 따른 유의성 검정법 정리 및 비모수적 검정 방법을 추가하였으며, 12장에서는 데이터 전처리를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 도와주는 패키지와 함수 활용법을 새롭게 포함하였습니다.

어려운 통계 이론이나 복잡한 프로그래밍 지식이 없어도 쉽게 이해할 수 있도록 구성하였으며, 이를 통해 독자들이 간단한 통계 분석뿐만 아니라 다양한 응용 분야에서 R을 보다 쉽게 활용할 수 있기를 기대합니다. 추후 나올 수 있는 수정사항 등은 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이니 참고하기를 바랍니다. 마지막으로, 사랑하는 가족과 덕성여대 학생들에게 깊은 감사를 전합니다.

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