제1장 R 데이터 처리

1.1 R 및 R Studio
1.2 데이터파일 읽기
1.3 데이터베이스 자료 읽기
1.4 통계패키지 데이터 읽기
1.5 RData 저장 및 가져오기
1.6 값 바꾸기 및 결측치 처리
1.7 변수이름 바꾸기
1.8 값 라벨(Value labels)
1.9 값 변환(Recode)
1.10 케이스 선택
1.11 dplyr 패키지를 이용한 데이터처리

제2장 통계계산

2.1 모의실험
2.2 복원 및 비복원 추출
2.3 확률난수의 생성, 누적분포함수, 확률밀도함수 및 분위수 계산
2.4 일양분포
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

제3장 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

제4장 R 통계 그래픽스

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

제5장 R을 이용한 고급 그래픽 기법

5.1 빅데이터 시각화
5.2 R 그래픽 사용자 인터페이스(R GUI)
5.3 shiny 라이브러리를 이용한 웹 프로그래밍
5.4 인터렉티브 그래픽
5.5 knitr 라이브러리를 이용한 다이내믹 문서 작성

제6장 일반화 선형모형

6.1 일반화 선형모형
6.2 R의 glm 함수
6.3 사용 예

제7장 분류분석

7.1 판별분석
7.2 신경망 분류방법
7.3 나무 방법
7.4 서포트벡터 기계