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▶ 이 책은 R을 활용한 통계학을 다룬 이론서입니다. R을 활용한 통계학의 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다.

제1장 통계학이란 무엇인가?
1.1 통계학이란 무엇인가?
1.2 모집단과 표본
1.3 통계학의 목적

제2장 자료의 구조
2.1 서론
2.2 자료의 종류
2.3 자료구조의 표현과 요약
2.4 표와 그림을 이용한 자료의 표현
2.5 이항분포와 가설검정에서의 응용
2.6 자료구조의 퍼짐을 나타내는 척도
2.7 이변량자료
2.8 이변량 범주형 자료의 구조와 표현
2.9 이변량 양적 자료의 표현

제3장 확률과 확률분포
3.1 서론
3.2 사상의 확률
3.3 확률의 계산
3.4 조건부 확률과 독립
3.5 유한 모집단으로부터의 확률표본
3.6 확률변수
3.7 이산확률변수의 확률분포
3.8 확률분포의 기댓값과 표준편차

제4장 이항분포와 가설검정에서의 응용
4.1 서 론
4.2 베르누이 시행
4.3 이항분포
4.4 모비율의 가설검정

제5장 정규분포
5.1 연속확률변수의 확률모형
5.2 정규분포
5.3 표준정규분포
5.4 정규분포의 확률계산
5.5 이항분포의 정규근사
5.6 정규모형가정의 점검
5.7 근사적 정규성을 위한 변환

제6장 반복표본에서의 변동：표본분포
6.1 서론
6.2 통계량의 표본분포
6.3 표본평균의 분포와 중심극한정리

제7장 대표본에서의 추론
7.1 서론
7.2 모평균의 점추정
7.3 μ의 신뢰구간
7.4 모평균의 가설검정
7.5 모비율에 관한 추론

제8장 정규 모집단에서의 소표본 추론
8.1 서론
8.2 t-분포(Student's t-distribution)
8.3 μ의 추론 - 소표본인 경우
8.4 검정과 신뢰구간의 관계
8.5 표준편차 σ에 대한 추론
8.6 추론 절차의 로버스트성

제9장 두 집단의 비교
9.1 서론
9.2 독립확률표본
9.3 확률화
9.4 대응비교
9.5 독립표본과 대응표본의 선택
9.6 두 모비율의 비교

제10장 회귀분석
10.1 서론
10.2 직선회귀모형
10.3 최소제곱법
10.4 최소제곱추정량의 표본분포
10.5 중요한 추정문제
10.6 직선모형의 적합도 및 모형검토
10.7 비선형관계와 선형변환
10.8 다중선형회귀
10.9 모형검토를 위한 잔차분석

제11장 범주형 자료분석
11.1 서론
11.2 피어슨의 카이제곱 적합도검정
11.3 분할표에 대한 독립성검정

제12장 분산분석
12.1 서론
12.2 여러 처리방법들의 비교：완전확률화설계
12.3 완전확률화설계의 모집단모형 및 추론
12.4 신뢰구간 및 잔차분석
12.5 확률화블록설계

제13장 비모수 통계
13.1 서론
13.2 부호검정과 부호순위검정
13.3 순위합 검정법
13.4 순위 상관계수

연습문제 해답
부록
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머리말
이 책은 통계 패키지 R을 활용하여 데이터 분석방법을 공부할 수 있도록 그 결과를 함께 수록하였다. 1997년 초판이 출간된 이래 2003년 개정판을 거치면서 오류를 수정하고 내용을 보완하여 2008년 제3판을 출간하였고, 이번 제4판에서는 각 장에 수록되어 있는 예제들에 대해 R 코드를 추가하여 독자들이 직접 컴퓨터로 통계 실습을 할 수 있도록 하였다. 1장과 2장에서는 통계학의 소개와 데이터를 정리하는 간단한 분석방법을, 3장에서 5장까지는 확률분포의 개념, 이항분포 및 정규분포의 기본적인 성질을 설명하였다. 6장에서 9장까지는 통계량의 표본분포 이론을 바탕으로 모평균의 추정과 통계적 가설검정을 다루었고, 10장에서 13장까지는 변수들 간의 상호관계를 파악하는 회귀분석과 분산분석 외에 범주형 자료분석과 비모수적 방법을 소개하였다.

이 책은 통계학 입문서로서 한 학기 강의에 적합하지만 수강 학생들의 전공분야에 따라 필요한 내용을 보완하여 R 실습과 병행하면 두 학기 연속강의에도 큰 무리가 없을 것으로 생각한다. 부록에 교재의 연습문제 해답과 간단한 풀이과정을 수록하였으므로 문제를 통하여 통계학의 개념과 방법을 익히는 데 큰 도움이 될 것이다.