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R을 활용해 통계학의 핵심 내용을 다룬 베스트셀러다. 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.

★ 세트 구성: 전2권 ★

1) 크롤리의 통계학 강의
2) The R Book (Second Edition) 한국어판

『크롤리의 통계학 강의』 소개

R을 활용해 통계학의 핵심 내용을 다룬 세계적 베스트셀러다. 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.

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.

『The R Book (Second Edition) 한국어판』 소개

빅데이터 시대에 가장 범용적으로 사용되는 통계 언어인 R의 기초부터 활용까지 전반적인 내용과 상세한 예제를 다룬 책이다. 이 책에서는 R을 이용하여 데이터 처리에 필요한 기초문법과 그래픽부터 가설 검정, 회귀분석, 분산 분석, 다변량 분석, 시계열 분석, 생존 분석, 베이지안 통계 등의 고급 분석까지 폭 넓게 다루고 있다. 이 책 한 권으로 R언어 초보자부터 전문가까지 누구나 필요로 하는 데이터 처리와 분석에 대한 다양한 정보를 습득할 수 있다. 특히 각 주제에 대한 분석방법을 상세한 예제코드와 함께 소개하고 있어 데이터 분석 기술과 R 프로그래밍 기술을 쉽게 익히고 실행하여 볼 수 있다.

이 책에서 다루는 내용

■ 필요한 정보를 효율적으로 찾을 수 있도록 명확한 구조로 설명
■ 지난 5년 동안 R의 변화 과정 한눈에 살펴보기
■ 베이지안 분석과 메타 분석에 대한 설명
■ 참고문헌과 참고자료 부록 수정과 업데이트
■ 책 내용에 있는 예제를 사용자가 실행해볼 수 있는 예제 코드 제공

이 책의 대상 독자

■ 컴퓨터와 통계 초보자
■ 프로젝트 작업에 도움이 필요한 학생
■ R과 통계 작업을 수행한 경험이 있으나 두 분야에 대해 배우고 싶은 사람
■ 회귀 분석과 분산 분석 경험이 있으나 고급 통계 모델링을 배우고 싶은 사람
■ 통계 경험이 있는 R 초보자
■ 컴퓨터 경험이 있는 R 초보자
■ 통계와 컴퓨터에 익숙하지만 참고서가 필요한 사람

『크롤리의 통계학 강의』

1장. 기본 사항
2장. 데이터 프레임
3장. 중심 경향
4장. 분산
5장. 하나의 표본
6장. 두 표본
7장. 회귀 분석
8장. 분산 분석
9장. 공분산 분석
10장. 다중 회귀
11장. 대비
12장. 기타 반응 변수들
13장. 카운트 데이터
14장. 비율 데이터
15장. 바이너리 반응 변수
16장. 사망과 실패 데이터

『The R Book (Second Edition) 한국어판』

1장. 시작
2장. R 언어의 기초
3장. 데이터 입력
4장. 데이터 프레임
5장. 그래픽스
6장. 테이블
7장. 수학 연산
8장. 고전 검사
9장. 통계 모델링
10장. 회귀 분석
11장. 분산 분석
12장. 공분산 분석
13장. 일반화 선형 모형
14장. 카운트 데이터
15장. 테이블 형태의 카운트 데이터
16장. 비율 데이터
17장. 바이너리 반응 변수
18장. 일반화 가법 모형
19장. 혼합 모형
20장. 비선형 회귀 분석
21장. 메타 분석
22장. 베이지안 통계
23장. 나무 모형
24장. 시계열 분포
25장. 다변량 통계
26장. 공간 통계
27장. 생존 분석
28장. 시뮬레이션 모형
29장. 그래픽 스타일 변경