R과 Python 함께하는 데이터사이언스를 위한 통계학과 응용

통계학 수준에서 자료를 활용하여 한 집단, 두 집단, 여러 집단 간의 비교 검정은 기본적이면서 매우 중요한 역할을 한다. 『R과 Python 함께하는 데이터사이언스를 위한 통계학과 응용』은 데이터사이언스에서 필요한 통계학의 기초 지식을 제공한다. 더불어 통계 사용자에게 잘 알려진 R과 최근 소프트웨어 개발자에 의해서 사용 빈도가 높아진 Python을 활용하고 있으며 이들은 데이터사이언스에서 활발히 사용되는 소프트웨어로 자리매김하고 있다. 각 장별로 R이 다양한 보기의 자료에 대한 통계처리를 하며 이에 대응하여 각 장의 마지막 절에 Python을 위한 실습을 제공하고 있다. 이 책이 데이터사이언스 분야에서 통계학을 이해하고 R과 Python을 활용한 응용의차원에서 실제 자료를 분석해 보려는 학생들과 타 전공의 학생들에게 도움이 되기를 희망한다.

[목 차]
  

1장 자료와 통계학

1.1 통계자료 ······ 2

1.2 통계학 ······ 2

1.3 자료의 수집 ······ 4

1.4 자료의 종류 ······ 7

1.5 자료의 요약 ······ 12

1.6 정규성 평가 ······ 22

1.7 텍스트 자료의 요약 ······ 28

1.8 Python-코드 실습 ······ 36

1.9 연습문제 ······ 50

2장 한 집단의 비교 검정

2.1 통계적 가설 검정의 문제 ······ 54

2.2 모평균 검정 ······ 55

2.3 단측검정과 양측검정 ······ 59

2.4 모비율 검정 ······ 66

2.5 Python-코드 실습 ······ 71

2.6 연습문제 ······ 77

3장 두 집단의 비교 검정

3.1 두 집단의 비교 ······ 80

3.2 독립표본의 모평균 비교 ······ 82

3.3 대응표본의 모평균 비교 ······ 95

3.4 독립표본의 모비율 비교 ······ 101

3.5 독립표본의 모분산 비교 ······ 108

3.6 Python-코드 실습 ······ 113

3.7 연습문제 ······ 119

4장 여러 집단의 비교 검정

4.1 여러 집단의 비교 ······ 124

4.2 일원 분산분석 ······ 125

4.3 다중비교 ······ 128

4.4 확률화 완전블록 설계 ······ 134

4.5 Python-코드 실습 ······ 141

4.6 연습문제 ······ 148

5장 상관분석과 회귀분석

5.1 상관분석 ······ 152

5.2 단순회귀분석 ······ 157

5.3 최소제곱법과 잔차 ······ 160

5.4 적합된 회귀식의 유의성 ······ 167

5.5 다중회귀분석 ······ 176

5.6 Python-코드 실습 ······ 184

5.7 연습문제 ······ 192

6장 범주형 자료의 비교 검정

6.1 범주형 자료의 분할표 ······ 198

6.2 카이제곱검정 ······ 200

6.3 피셔 정확검정 ······ 208

6.4 Python-코드 실습 ······ 212

6.5 연습문제 ······ 218

7장 일반화 선형모형분석

7.1 로지스틱 회귀분석과 판별분석 ······ 224

7.2 반복측정 분산분석 ······ 234

7.3 공분산분석 ······ 240

7.4 Python-코드 실습 ······ 251

7.5 연습문제 ······ 265

8장 비모수 비교 검정

8.1 비모수방법 ······ 272

8.2 한 집단의 비교 : 부호검정과 윌콕슨 부호순위검정 ······ 273

8.3 두 집단의 비교 : 순위합검정 ······ 280

8.4 여러 집단의 비교 : 크러스칼-월리스 검정 ······ 289

8.5 순위상관분석 ······ 296

8.6 Python-코드 실습 ······ 310

8.7 연습문제 ······ 322

9장 기계학습

9.1 서포트벡터머신 ······ 326

9.2 분류나무 ······ 335

9.3 랜덤 포레스트 ······ 345

9.4 인공신경망 ······ 352

9.5 Python-코드 실습 ······ 360

9.6 연습문제 ······ 367

연습문제 해답 …… 371

부록 I : 코드 및 자료 목록 …… 392

부록 II : R과 RStudio 설치 및 사용법 …… 398

부록 III : Python 설치 및 사용법 …… 402

참고 문헌 …… 404

찾아보기 …… 405

저자 후기 …… 411

저자 소개 …… 413