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PART 1 차이를 확인하는 데이터 요약 1% 줌아웃 5% 날줄과 씨줄 데이터의 구성|데이터와 데이터 공간|알파벳을 활용한 예제 데이터의 표현|기술 통계량과 변수 요약 10% 순서대로 한줄서기 정렬과 순서 통계량|분위수|사분위수와 다섯 숫자 요약|상자그림|히스토그램 15% 더치페이와 N빵 평균|분산|표준편차 20% 물수능과 불수능 표준화|표준화?예제 25% 먹고 싶은 거 먹어, 난 짜장 동전 던지기|파이 차트와 막대그래프 30% 0.000012%의 꿈, 로또 확률|확률을 활용한 당첨 번호 예측|데이터 분석과 확률 PART 2 차이를 설명하는 통계 개념 31% 범인은 이 안에 있다 35% 부전자전, 유전 연결고리 산점도|상관관계|상관계수 40% 니가 하면 나도 한다 교차표|행 백분율과 열 백분율|열지도|독립 45% 최저가, 알고 보니 옵션가 조건부 확률과 조건부 평균|심슨의 역설 50% 아낌없이 주는 의사결정나무 모자이크 그림|의사결정나무 모형 55% 점심 뭐 먹지? ABCDEF 테스트|분산과 분산분석 PART 3 차이를 예측하는 통계 모형 56% 우연과 운명 사이 60% 지구는 우주의 티끌 표본과 모집단|통계량과 분포|자연스러운 확률 65% 웬만해선 이길 수 없다 유의수준|필요악과 같은 분포|키의 히스토그램과 정규분포 70% 남자 평균 174.9cm, 여자 평균 162.3cm 표본평균의 표준편차|표본평균의 표준편차 계산| t -값과 t -분포 t -분포|p -값과 t -테스트 75% 관계 검증을 위한 테스트 t -검정의 활용|카이제곱분포를 활용한 독립성검정 F -분포를 활용한 분산분석 80% 아빠 키 유전 확률, 25% 다시 한번 상관계수|선형회귀모형|부모 맘 같지 않은 자식 PART 4 데이터 분석 도구, R 81% 그것이 R고 싶다 85% R 시작하기 R 설치|RStudio 설치|RStudio의 실행 90% 순서대로 살펴보는 BR31 95% R로 분석 다시 보기 하나의 연속형 변수를 요약하기|하나의 범주형 변수를 요약하기|두 개의 범주형 변수의 관계 찾기|두 개의 연속형 변수의 관계 찾기|차이를 설명하는 간단한 통계 모형 살펴보기 0% 대학만 가면 끝일 줄 알았는데 찾아보기 |
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다름을 확인하고 비교하는 것은 불확실한 세상에서 더 나은 선택을 하기 위한 우리의 본능입니다. 그런데 비교의 대상이 많아지면, 감각으로 차이를 인식하기가 힘듭니다. 그래서 데이터를 만들고 분석을 합니다. 통계는 우리에게 분석의 방향을 제시합니다. 그리고 분석 방법을 수식으로 자세히 설명해 놓은 것이 통계학이죠. 데이터를 적절한 수식에 넣고 계산하기만 하면 답을 찾을 수 있습니다.
[Prologue] 중에서 데이터 분석을 위해서는 무엇보다 통계 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 물론 수많은 데이터 분석 도구들이 나왔고 누구든 몇 줄의 명령어와 몇 번의 클릭으로 똑같은 분석을 만들어 낼 수 있죠. 그러나 내가 확인하고 싶은 차이가 무엇인지, 그리고 그 차이를 확인하고 검증하는 데 어떤 방법을 써야 하는지 모른다면, 그리고 요약값들과 검정 결과들이 무엇을 의미하는지 모른다면 아무리 꼼꼼하게 잘 정리된 결과라도, 아무리 좋은 도구라도 무용지물이죠. 분석가의 생각이나 가치가 담겨 있지 않은 분석은 의미가 없습니다. 분석 방향을 알맞게 설정하고, 분석 결과를 올바르게 해석하려면 통계 개념이 꼭 필요합니다. [0% 대학만 가면 끝일 줄 알았는데] 중에서 |