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크롤리의 통계학 강의

R을 활용한 입문

마이클 크롤리 저 / 염현식 | 에이콘출판사 | 2016년 10월 28일 | 원제 : Statistics: An Introduction Using R 리뷰 총점9.8 정보 더 보기/감추기
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품목정보

품목정보
발행일 2016년 10월 28일
쪽수, 무게, 크기 388쪽 | 962g | 188*250*24mm
ISBN13 9788960779150
ISBN10 8960779156

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책소개

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목차

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...

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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 학문적 연구나 스포츠 분야 등에서도 전 세계에서 발생하는 많은 데이터들을 확인할 수 있습니다. 이런 데이터들을 올바른 방식으로 분석해 합당한 결론을 이끌어내고 한 걸음 더 나아가 미래의 현상을 예측하는 일련의 과정은 매우 큰 중요성과 영향력을 가지고 있습니다. 정확한 데이터 분석을 위해 반드시 갖춰야 할 요소 중 하나가 올바른 통계학적 기법의 적용이라고 생각합니다. 그러나 통계학은 복잡합니다. 개인적인 생각으로는 통계학이 어렵다고 표현하기보다는 복잡하다고 표현하는 것이 적절할 것 같습니다. 통계학이 복잡하다고 느껴지는 가장 큰 이유는 핵심적인 개념들을 객관적이면서 직관적으로 이해하고 그 바탕 위에 어떤 문제를 차근차근 풀어나가는 과정이 순차적으로 무리 없이 이뤄져야 하기 때문이라고 생각합니다. 핵심적인 개념들에 대한 이해라는 것은 어찌 보면 쉬울 듯하지만 가장 어려운 문제일 수도 있습니다. 특히 저처럼 통계학을 전공하지 않았을 뿐 아니라 체계적으로 배울 수 있는 기회가 별로 없는 대다수의 일반인들에게는 개념 확립의 어려움에 의한 무수한 시행착오가 당연히 뒤따르게 될 것입니다. 이런 시행착오를 조금이라도 줄이기 위해서는 정확한 개념 확립이 반드시 필요하다고 생각합니다.
이 책은 R과 통계학을 다룬 세계적인 베스트셀러입니다. 이 책을 번역하면서 선생님 한 분이 제 옆에서 직접 통계학에 대한 이런저런 내용들을 차근차근 설명해주고 있는 것 같다는 느낌을 자주 받았습니다. 또 한편으로는 통계학 입문서의 성격이 강하기는 하지만 꽤 깊이가 있다는 생각도 들었습니다. 이 책의 가장 큰 특징은 본질적인 개념에 대한 명쾌한 해설과 단계적인 적용 과정의 논리적 제시라고 생각합니다. 튼튼한 학문적 바탕 위에 논리 정연하게 실타래 풀어나가듯이 실제적인 분석 과정을 진행하는 과정이 매우 인상적으로 느껴졌으며, 통계학을 처음 접하는 독자들도 부담감 없이 이 책의 내용을 받아들일 수 있으리라 생각합니다. 또한 어느 정도 통계학에 대한 기본 지식을 가진 분들에게도 이전에 미처 깊게 생각해보지 못했던 부분들에 대해 다시 한 번 새로운 시각으로 바라보는 기회가 될 것이라 생각합니다.
통계학 공부를 위한 책을 선택할 때 그 책이 어느 정도의 범위까지 다루고 있는지는 아마도 많은 분들이 반드시 고려하고 고민하는 부분일 것입니다. 제 개인적인 생각으로는 개념적인 기초를 확립하고 앞으로의 심화 과정을 준비하기 위해서는 이 책에서 다루는 정도의 범위가 합당하리라 생각합니다. 개인적으로 깊은 관심을 가지고 있는 베이지안 데이터 분석이나 메타 분석 관련 책을 공부할 때 이 책에서 다루는 정도의 범위와 개념들 안에서 대부분의 응용이 가능하다는 느낌을 받았습니다. 이 점은 아마도 다른 분석 방법들을 공부하시는 분들께도 동일하게 적용되리라 생각합니다.
이 책을 보시는 모든 분들이 부담감 없이 통계학에 친숙해지시고 그 바탕 위에서 데이터 분석의 깊은 재미를 느끼시길 바랍니다.

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