08월 21일 리뷰 - 리뷰자 김종욱 제대로 알고 쓰는 R 통계분석이윤환 지음 요즘과 같이 빅데이터 시대에 R이라는 프로그래밍 언어에 대해서 누구나(IT 종사자) 한번쯤 들어봤을 것이다. R은 데이터분석, 특히 빅데이터 분석을 위해서 개발된 인터프린터 언어로(너무 방대한 데이터를 프로세싱 할 경우 문제가 발생할 수도 있다고 한다. - 나무위키) 누구나 손쉽게(?) 배울 수 있는 언이이다.책의 리뷰를 본격적으로 하기에 앞서 어떤 사람들이 본 서적을 읽으면 좋을지 적어보도록 하겠다.【어떤 독자를 위한 책인가】
기초 통계의 핵심과 R을 골고루 배울 수 있다. [기초 통계이론 + R을 통한 통계분석 + 실습 예제 + 다음 장을 위한 준비]로 구성된다. 기초 통계이론의 핵심만 골라 친절하고 친근하게 설명한다. 통계의 어려운 수식은 최소화하고, 수식보다 R을 통해 직접 확인하는 방법(이미지 최대한 활용)을 사용한다. 다양한 자료 수집방법, 자료 정제과정, 분석 방법을 자세히 설명한다.
Chapter 01 통계학과 R의 시작
01 통계학
통계학이란
모집단과 표본, 그리고 기본원리
통계에서의 자료
02 R과 R Studio
R이란
R 기초
2장을 위한 준비
Chapter 02 기술통계학
01 그래프
기술통계학의 개요
그래프의 개요
산점도
막대그래프와 히스토그램
원 도표
02 모수와 통계량
최댓값과 최솟값
최빈값
평균과 중앙값
표준편차와 사분위수 범위
3장을 위한 준비
Chapter 03 확률과 확률분포
01 확률
확률
확률변수
02 분포함수
베르누이 시행
이항분포
정규분포
4장을 위한 준비
Chapter 04 표본분포
01 표본분포
모수와 통계량
표본분포
02 중심극한정리
모집단이 정규분포일 때
모집단이 정규분포가 아닌 임의의 분포일 때
03 다양한 표본분포
카이제곱 분포
t-분포
F-분포
R에서 카이제곱 분포, t-분포, F-분포
5장을 위한 준비
Chapter 05 추정
01 점추정
추정량
좋은 추정량
표준오차
모비율(P)에 대한 점추정
02 구간추정
신뢰구간
구간추정 예
6장을 위한 준비
Chapter 06 가설검정
01 가설검정
가설 수립
표본으로부터 검정을 위한 통계량 계산
가설 선택의 기준 수립 : 유의수준과 기각역
판정
결론 기술하기
02 단일 모집단의 가설검정
단일 모집단의 평균에 대한 가설검정
단일 모집단의 비율에 대한 가설검정
7장을 위한 준비
Chapter 07 여러 모집단의 평균 비교 검정
01 모집단이 두 개
두 집단의 종류
서로 독립인 두 집단에서의 평균 차이 검정
서로 대응인 두 집단의 평균 차이 검정
02 모집단이 세 개 이상
8장을 위한 준비
Chapter 08 범주형 자료분석
01 적합도 검정
02 동질성 검정과 독립성 검정
r×c 분할표
동질성 검정
독립성 검정
9장을 위한 준비
Chapter 09 상관과 회귀
01 상관계수
공분산
상관계수
02 회귀분석
독립변수(설명변수)와 종속변수(반응변수)
단순선형회귀분석·337
잔차 분석을 통한 회귀분석의 가정 확인
부록 A｜R과 R Studio 설치하기
부록 B｜R에서의 자료구조
부록 C｜확률분포표
부록 D｜R통계, 조금 더 이해하기
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