R-함수로 배우는 확률통계

이 책은 확률통계의 입문서로서 1~9장은 확률통계의 기초이론을, 10~15장은 통계적 추론 및 응용분야를 다루었다. 1장에서 R에 대한 기본적인 내용을 다루었고, 대부분의 표와 그림은 스스로 만들어 볼 수 있도록 구성하였다. ‘Rstat’ 패키지를 이용하여 이 책에서 사용하는 복잡한 계산이나 그래픽 작업을 쉽게 할 수 있도록 하였고, 예제와 연습문제의 데이터도 ‘Rstat’ 패키지에서 직접 불러 쓸 수 있도록 하였다.

CHAPTER 01 R과 통계학 1.1 R 소개 1.1.1 R의 역사 1.1.2 R의 특징 1.1.3 R의 미래 1.2 R의 기초적 사용법 1.2.1 R 설치하기 1.2.2 R 시작과 종료 1.2.3 R 메뉴 구성 1.2.4 R 기본 문법 1.2.5 R 주요 연산자 1.2.6 기본 함수 1.2.7 작업 환경 관리 1.2.8 파일 입출력 1.3 통계학의 개념 1.3.1 의사결정과 통계적 사고 1.3.2 통계학이란 1.3.3 모집단과 표본 1.3.4 데이터의 종류 1.3.5 기술통계와 추측통계 연습문제 CHAPTER 02 데이터의 정리와 요약 2.1 도수분포표 2.2 체크시트 2.2.1 계수표 2.2.2 분할표 2.3 히스토그램 2.4 각종 그래프 2.4.1 줄기-잎 그림 2.4.2 상자그림 2.4.3 산점도 2.5 중심위치의 척도 2.6 산포의 척도 연습문제 CHAPTER 03 확률 3.1 표본공간과 사상 3.2 확률의 정의 3.2.1 확률의 개념 3.2.2 확률의 연산 3.3 조건부 확률 3.3.1 조건부 확률의 개념 3.3.2 곱의 법칙 3.3.3 독립 사상 3.4 베이즈 정리 연습문제 CHAPTER 04 확률변수와 확률분포 4.1 확률변수와 확률분포의 개념 4.1.1 확률변수 4.1.2 확률분포 4.1.3 누적분포함수 4.2 결합확률분포 4.3 주변확률분포 4.4 조건부확률분포 4.5 확률변수의 독립 4.5.1 통계적 독립의 개념 4.5.2 여러 확률변수의 독립 4.6 확률변수의 변환 4.6.1 누적분포함수법 4.6.2 변수변환법 연습문제 CHAPTER 05 확률변수의 기댓값 5.1 확률변수의 기댓값 5.1.1 기댓값의 개념 5.1.2 확률변수 함수의 기댓값 5.1.3 결합분포에서의 기댓값 5.1.4 기댓값의 특성 5.2 분산과 표준편차 5.2.1 분산의 개념 5.2.2 분산의 특성 5.3 공분산 5.3.1 공분산의 개념 5.3.2 분산과 공분산의 특성 5.4 상관계수 연습문제 CHAPTER 06 이산형 확률분포 6.1 이산균일분포 6.2 이항분포 6.2.1 베르누이분포 6.2.2 이항분포 6.3 초기하분포 6.4 포아송분포 6.5 기하분포 6.6 음이항분포 6.7 다항분포 연습문제 CHAPTER 07 연속형 확률분포 7.1 균일분포 203 7.2 지수분포 205 7.3 감마분포* 208 7.4 와이블분포* 211 7.5 베타분포* 214 연습문제 CHAPTER 08 정규분포와 관련 분포 8.1 정규분포 8.1.1 정규분포의 개념 8.1.2 표준정규분포 8.2 이항분포의 정규근사 8.3 카이제곱분포 8.4 t-분포 8.5 F-분포 연습문제 CHAPTER 09 표본 통계량의 분포 9.1 통계량과 추정량 9.2 정규모집단 표본평균의 분포 9.2.1 모분산을 아는 경우 9.2.2 모분산을 모르는 경우 9.3 정규모집단 표본분산의 분포 9.4 두 정규모집단 표본분산비의 분포 9.5 중심극한정리 9.6 정규모집단이 아닌 경우의 표본분포 연습문제 CHAPTER 10 단일 모집단에 대한 추론 10.1 통계적 추론 10.1.1 점추정 10.1.2 구간추정 10.1.3 가설검정 10.2 모평균에 대한 추론 10.2.1 모분산을 아는 경우의 추정 10.2.2 모분산을 아는 경우의 검정 10.2.3 모분산을 모르는 경우의 추정 10.2.4 모분산을 모르는 경우의 검정 10.3 모비율에 대한 추론 10.3.1 모비율의 추정 10.3.2 모비율의 검정 10.4 모분산에 대한 추론 10.4.1 모분산의 추정 10.4.2 모분산의 검정 10.5 신뢰구간의 이해 10.6 검사특성곡선 연습문제 CHAPTER 11 두 모집단에 대한 추론 11.1 모평균 차이에 대한 추론(모분산을 아는 경우) 11.1.1 모평균 차이의 추정 11.1.2 모평균 차이의 검정 11.2 모평균 차이에 대한 추론(모분산을 모르지만 같은 경우) 11.2.1 모평균 차이의 추정 11.2.2 모평균 차이의 검정 11.3 모평균 차이에 대한 추론(모분산을 모르며 다른 경우) 11.3.1 모평균 차이의 추정 11.3.2 모평균 차이의 검정 11.4 모평균 차이에 대한 추론(모집단이 대응되는 경우) 11.5 모비율 차이에 대한 추론(표본이 큰 경우) 11.5.1 모비율 차이의 추정 11.5.2 모비율 차이의 검정 11.6 모분산 비율에 대한 추론 11.6.1 모분산 비율의 추정 11.6.2 모분산 비율의 검정 연습문제 CHAPTER 12 범주형 데이터 분석 12.1 적합도 검정 12.2 교차분석 12.2.1 동질성 검정 12.2.2 독립성 검정 연습문제 CHAPTER 13 분산분석 13.1 분산분석의 개념 13.2 일원 분산분석 13.2.1 데이터의 구조 13.2.2 제곱합의 분해 13.2.3 가설검정 13.2.4 분산분석 후의 추정 13.3 이원 분산분석 13.3.1 교호작용 13.3.2 데이터의 구조 13.3.3 제곱합의 분해 13.3.4 가설검정 13.3.5 분산분석 후의 추정 13.3.6 반복실험을 하지 않은 경우 연습문제 CHAPTER 14 상관분석과 회귀분석 14.1 상관분석 14.1.1 상관계수의 추정 14.1.2 상관관계 유무에 대한 검정 14.1.3 상관계수에 대한 검정 14.2 회귀분석의 개념 14.3 단순회귀분석 14.3.1 회귀계수의 추정 14.3.2 모형의 적합성 검정(분산분석) 14.3.3 회귀계수에 대한 추론 14.3.4 회귀식의 활용 14.4 다중회귀분석 14.4.1 회귀계수의 추정 14.4.2 모형의 적합성 검정(분산분석) 14.4.3 회귀계수에 대한 추론 14.5 회귀모형 진단 연습문제 CHAPTER 15 비모수적 방법 15.1 모수적 방법의 한계 15.2 부호 검정 15.3 런 검정 15.4 Spearman의 순위 상관계수 15.5 Wilcoxon 순위합 검정 15.6 Wilcoxon 부호 있는 순위 검정 15.7 Kruskal-Wallis 검정 15.8 Friedman 검정 연습문제