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크롤리의 통계학 강의 : R을 활용한 입문

원제 : Statistics: An Introduction Using R(2nd ed.)
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책소개

[크롤리의 통계학 강의]는 R을 활용해 통계학의 핵심 내용을 다룬 세계적 베스트셀러를 번역한 책이다. 통계학의 기본 개념부터 모집단 비교, 회귀 분석, 분산 분석, 일반화 선형 모형, R의 활용 등 통계학에 대한 주제를 가장 이해하기 쉬운 방식으로 깊이 있고 논리적으로 설명해주고 있으며 자세하고 단계적인 예제로 실제 활용하는 데에도 도움을 준다. 통계학에 대한 기본 지식이 없는 독자들도 이 책을 통해 통계학의 개념적인 부분을 확실하고 명쾌하게 이해할 수 있을 것이다.

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ R을 활용한 통계 작업의 세밀한 부분까지 총정리
■ 현재의 R 버전 3에 맞춘 내용 업데이트
■ 핵심적 통계 기법들에 대한 상세한 설명
■ 선형 모형(회귀 분석, 분산 분석, 공분산 분석)과 일반화 선형 모형(카운트 데이터, 비율 데이터, 사망까지의 시간 데이터)에 대한 집중적 고찰
■ 실험 설계에 대한 깊이 있는 설명
■ 웹사이트를 통한 데이터 파일, 코드, 추가적인 문서 제공

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책의 대상 독자에는 의학, 공학, 경제학, 생물학을 전공하는 대학생들뿐만 아니라 대학원생들까지 모두 포함된다.

목차

1장. 기본 사항
__모든 것은 서로 다르다
__유의성
__좋은 가설과 나쁜 가설
__귀무가설
__p 값
__해석
__모형 선택
__통계 모형
__최대 가능도
__실험 설계
__간결성의 원칙(오컴의 면도날)
__관찰, 이론, 실험
__통제 집단
__반복 시행
__얼마나 많은 반복 시행이 필요한가
__검정력
__무작위화
__강한 추론
__약한 추론
__얼마나 오래 진행해야 할까
__인위적 반복
__초기 조건
__직교 설계와 비직교 관찰 데이터
__에일리어싱
__다중 비교
__R에서의 통계 모형 요약
__작업의 조직화
__R 작업
__참고 문헌
__추가 참고 문헌

2장. 데이터 프레임
__데이터 프레임의 일부를 선택하기: 서브스크립트
__정렬
__데이터 프레임 요약
__설명 변수 기준의 요약
__제일 중요한 것을 제일 먼저 해야 한다
__관계
__연속형 변수들 사이에서의 상호작용
__다중 회귀에서의 그래픽
__범주형 변수에서의 상호작용
__추가 참고 문헌

3장. 중심 경향
__추가 참고 문헌
__
4장. 분산
__자유도
__분산
__분산: 실전 예제
__분산과 표본 크기
__분산의 사용
__비신뢰도의 측정
__신뢰구간
__부트스트랩
__이분산성
__추가 참고 문헌

5장. 하나의 표본
__하나의 표본에서 데이터 요약
__정규분포
__정규분포의 z 값을 이용한 계산
__하나의 표본에서 정규성 검정을 위한 플롯
__하나의 표본을 통한 추론
__하나의 표본에서 가설 검정을 위한 부트스트랩
__스튜던트 t 분포
__분포의 고차 모멘트
__왜도
__첨도
__참고 문헌
__추가 참고 문헌

6장. 두 표본
__두 분산의 비교
__두 평균의 비교
__스튜던트 t 검정
__윌콕슨 순위합 검정
__짝진 표본에 대한 검정
__이항 검정
__두 비율을 비교하기 위한 이항 검정
__카이제곱 분할표
__피셔의 정확 검정
__상관과 공분산
__상관과 변수 간 차이의 분산
__스케일에 따른 상관
__참고 문헌
__추가 참고 문헌

7장. 회귀 분석
__선형 회귀
__R에서의 선형 회귀
__선형 회귀에서의 계산
__회귀 분석의 제곱합 분할: SSY5SSR1SSE
__적합도의 측정, r2
__모형 검증
__변환
__다항 회귀
__비선형 회귀
__일반화 가법 모형
__영향력
__추가 참고 문헌

8장. 분산 분석
__일원 분산 분석
__간단한 공식
__효과 크기
__일원 분산 분석의 해석을 위한 그래프
__요인 실험
__인위적 반복: 내재 설계와 분할 구획
__분할 구획 실험
__임의 효과와 내재 설계
__고정 효과와 임의 효과 사이에서의 선택
__인위적 반복의 제거
__종단 자료의 분석
__파생 변수 분석
__인위적 반복에 대한 해법
__분산 성분 분석
__참고 문헌
__추가 참고 문헌

9장. 공분산 분석
__추가 참고 문헌

10장. 다중 회귀
__모형 단순화의 과정
__주의 사항
__제거의 순서
__다중 회귀의 시행
__실전 예제
__추가 참고 문헌

11장. 대비
__대비 계수
__R에서 시행한 대비의 예
__사전 대비
__처리 대비
__단계적 제거에 의한 모형 단순화
__대비 제곱합의 계산
__이외의 대비
__참고 문헌
__추가 참고 문헌

12장. 기타 반응 변수들
__일반화 선형 모형
__오차 구조
__선형 예측치
__적합 값
__변동성의 일반적 측정
__연결 함수
__정준 연결 함수
__모형 적합도 측정을 위한 아케이케 정보 척도
__추가 참고 문헌

13장. 카운트 데이터
__포아송 오차를 사용한 회귀
__카운트 데이터에서 편차 분석
__분할표의 위험
__카운트 데이터에서 공분산 분석
__빈도 분포
__추가 참고 문헌

14장. 비율 데이터
__하나 또는 두 개의 비율에 대한 데이터 분석
__비율의 평균
__비율에서의 카운트 데이터
__오즈
__과대 산포와 가설 검정
__적용
__이항 분포를 사용한 로지스틱 회귀
__범주형 설명 변수를 포함하는 비율 데이터
__이항 데이터를 이용한 공분산 분석
__추가 참고 문헌

15장. 바이너리 반응 변수
__발생률 함수
__바이너리 반응 변수를 이용한 공분산 분석
__추가 참고 문헌

16장. 사망과 실패 데이터
__중도절단을 포함한 생존 분석
__추가 참고 문헌

부록.__321
__R의 계산 기능
__R 내재 함수
__지수를 포함하는 숫자
__모듈로
__할당
__반올림
__무한대와 NaN
__결측 값
__연산자
__벡터의 생성
__벡터의 요소 이름
__벡터 함수
__벡터의 그룹에 따른 요약
__서브스크립트와 인덱스
__벡터와 논리 서브스크립트
__벡터에서의 위치
__음의 서브스크립트를 사용한 벡터의 일부 제거
__논리 연산
__반복
__요인 수준의 생성
__수열 생성
__행렬
__문자열
__R에서의 함수 작성
__단일 표본에 대한 산술평균 계산 함수
__단일 표본에 대한 중앙값 계산 함수
__루프와 반복
__ifelse 함수
__apply를 통한 함수의 적용
__동일성 검정
__R에서의 검정과 강제 변환
__R에서의 날짜와 시간
__날짜와 시간의 계산
__str을 이용한 R 객체 구조의 이해
__참고 문헌
__추가 참고 문헌

저자소개

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