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출간일

2016년 10월 28일

388쪽 | 962g | 188*250*24mm

ISBN-13

9788960779150

ISBN-108960779156

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책소개

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.


저자 소개

저자 : 마이클 크롤리

영국 런던 임페리얼 칼리지 실우드파크 캠퍼스에서 강의하고 있는 교수다. 영국왕립학회 회원(Fellow of the Royal Society)이며 R과 통계학 관련 베스트셀러인 『The R book』과 『Statistical Computing: An Introduction to Data Analysis Using S-Plus』의 저자기도 하다.

역자 : 염현식

시험관아기시술 센터에서 난임 전문 산부인과 의사로 활동 중이다. 메타 분석을 포함한 통계 분석, 베이지안 데이터 분석, 그래픽스, 논문 작성 등에 관심이 많으며, 이런 분야에서 R을 적극적으로 사용하고 있다. 데이터 분석의 전반적인 과정을 수행하는 데 반드시 필요한 통계학적 기법들을 이해하기 쉽게 정리함으로써 통계학에 대한 기본 지식이 없는 독자들도 어려움 없이 데이터 분석을 진행할 수 있는 방법을 제시하기 위해 노력을 기울이고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 『R을 활용한 바이오인포매틱스』(2014)를 번역했다.

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
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출판사 리뷰

★ 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.


★ 지은이의 말 ★

이 책은 수학과 통계학에 대한 배경지식이 별로 없는 학생들에게 통계적 분석의 핵심을 소개하기 위해 쓰였다. 대상 독자에는 생물학, 공학, 의학, 경제학을 전공하는 대학생들뿐만 아니라 통계학을 더 깊이 공부하고 강력한 언어인 R을 적극적으로 활용하려는 대학생 과정 이상의 모든 학생들이 포함된다.
많은 학생들에게 통계학은 그리 인기 있는 과목이 아니다. 일부 학생들은 자신이 계산에 매우 취약하다고 생각하므로 과목 선택에서 통계학을 제일 먼저 배제해버린다. 그러다가 통계학을 필수적으로 선택해야 하는 상황에 직면하면 매우 당황하게 된다. 통계학이 인기를 얻지 못하는 또 하나의 이유는 통계학을 가르치는 사람들에게서 찾을 수 있다. 비전공자들에게 통계학의 일부 내용들이 얼마나 어렵게 다가오는지 느끼지 못한 채 가르치는 경우가 종종 있으며, 이런 경우 대개 어떤 주제에 대한 이해와 해결 방법에 대한 고민 없이 일정한 틀에 맞춰 분석을 시행하도록 수업이 진행되기 쉽다.
이 책에서는 통계적 이론에 집중하는 대신, 다양한 통계 모형의 가정에 대해 깊이 있게 다루고 여러 관점에서 통계 모형을 평가하는 부분에 초점을 맞출 것이다. 최근 모형 단순화의 개념이 강조됨에 따라 데이터로부터의 효과 크기 추정과 신뢰구간 설정이 중요한 부분으로 자리잡고 있다. 상대적으로 α = 0.05와 같이 유의성(Significance)의 한계를 정하는 가설 검정의 역할은 약해지고 있다. 일단 책의 시작 단계에서는 독자들이 통계학과 수학에 대한 배경지식이 없다는 가정 아래 설명을 진행할 것이다.

★ 옮긴이의 말 ★

우리의 일상생활에서는 매일 원하든 원치 않든 데이터들이 쉴 새 없이 생겨나고 있습니다. 또한 학
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