크롤리 교수의 통계학과 R 언어 세트
- 원서명Statistics: An Introduction Using R 2nd Edition, The R Book
- 지은이마이클 크롤리(Michael J. Crawley)
- 옮긴이염현식, 정사범, 권정민
- ISBN : 9788960779372
- 78,000원
- 2016년 11월 23일 펴냄 (절판)
- 페이퍼백 | 1,548쪽 | 188*250mm
- 시리즈 : 데이터 과학
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책 소개
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
목차
목차
- 『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