목차정보
서명 : (R-함수로 배우는) 확률통계 CHAPTER 01 R과 통계학 1.1 R 소개 = 21 1.1.1 R의 역사 = 21 1.1.2 R의 특징 = 22 1.1.3 R의 미래 = 24 1.2 R의 기초적 사용법 = 25 1.2.1 R 설치하기 = 25 1.2.2 R 시작과 종료 = 26 1.2.3 R 메뉴 구성 = 26 1.2.4 R 기본 문법 = 27 1.2.5 R 주요 연산자 = 31 1.2.6 기본 함수 = 39 1.2.7 작업 환경 관리 = 53 1.2.8 파일 입출력 = 56 1.3 통계학의 개념 = 58 1.3.1 의사결정과 통계적 사고 = 58 1.3.2 통계학이란 = 59 1.3.3 모집단과 표본 = 61 1.3.4 데이터의 종류 = 63 1.3.5 기술통계와 추측통계 = 64 연습문제 = 67 CHAPTER 02 데이터의 정리와 요약 2.1 도수분포표 = 71 2.2 체크시트 = 72 2.2.1 계수표 = 72 2.2.2 분할표 = 73 2.3 히스토그램 = 75 2.4 각종 그래프 = 79 2.4.1 줄기-잎 그림 = 79 2.4.2 상자그림 = 80 2.4.3 산점도 = 82 2.5 중심위치의 척도 = 86 2.6 산포의 척도 = 88 연습문제 = 90 CHAPTER 03 확률 3.1 표본공간과 사상 = 95 3.2 확률의 정의 = 99 3.2.1 확률의 개념 = 99 3.2.2 확률의 연산 = 103 3.3 조건부 확률 = 106 3.3.1 조건부 확률의 개념 = 106 3.3.2 곱의 법칙 = 108 3.3.3 독립 사상 = 109 3.4 베이즈 정리 = 111 연습문제 = 114 CHAPTER 04 확률변수와 확률분포 4.1 확률변수와 확률분포의 개념 = 121 4.1.1 확률변수 = 121 4.1.2 확률분포 = 122 4.1.3 누적분포함수 = 127 4.2 결합확률분포 = 128 4.3 주변확률분포 = 132 4.4 조건부확률분포 = 135 4.5 확률변수의 독립 = 137 4.5.1 통계적 독립의 개념 = 137 4.5.2 여러 확률변수의 독립 = 140 4.6 확률변수의 변환 = 141 4.6.1 누적분포함수법 = 141 4.6.2 변수변환법 = 142 연습문제 = 145 CHAPTER 05 확률변수의 기댓값 5.1 확률변수의 기댓값 = 151 5.1.1 기댓값의 개념 = 151 5.1.2 확률변수 함수의 기댓값 = 152 5.1.3 결합분포에서의 기댓값 = 154 5.1.4 기댓값의 특성 = 156 5.2 분산과 표준편차 = 157 5.2.1 분산의 개념 = 157 5.2.2 분산의 특성 = 158 5.3 공분산 = 160 5.3.1 공분산의 개념 = 160 5.3.2 분산과 공분산의 특성 = 162 5.4 상관계수 = 163 연습문제 = 168 CHAPTER 06 이산형 확률분포 6.1 이산균일분포 = 175 6.2 이항분포 = 176 6.2.1 베르누이분포 = 176 6.2.2 이항분포 = 176 6.3 초기하분포 = 180 6.4 포아송분포 = 184 6.5 기하분포 = 187 6.6 음이항분포 = 190 6.7 다항분포 = 193 연습문제 = 196 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 = 216 CHAPTER 08 정규분포와 관련 분포 8.1 정규분포 = 221 8.1.1 정규분포의 개념 = 221 8.1.2 표준정규분포 = 223 8.2 이항분포의 정규근사 = 231 8.3 카이제곱분포 = 233 8.4 t-분포 = 237 8.5 F-분포 = 239 연습문제 = 244 CHAPTER 09 표본 통계량의 분포 9.1 통계량과 추정량 = 249 9.2 정규모집단 표본평균의 분포 = 250 9.2.1 모분산을 아는 경우 = 250 9.2.2 모분산을 모르는 경우 = 255 9.3 정규모집단 표본분산의 분포 = 256 9.4 두 정규모집단 표본분산비의 분포 = 260 9.5 중심극한정리 = 262 9.6 정규모집단이 아닌 경우의 표본분포 = 266 연습문제 = 269 CHAPTER 10 단일 모집단에 대한 추론 10.1 통계적 추론 = 275 10.1.1 점추정 = 275 10.1.2 구간추정 = 276 10.1.3 가설검정 = 277 10.2 모평균에 대한 추론 = 279 10.2.1 모분산을 아는 경우의 추정 = 279 10.2.2 모분산을 아는 경우의 검정 = 281 10.2.3 모분산을 모르는 경우의 추정 = 284 10.2.4 모분산을 모르는 경우의 검정 = 285 10.3 모비율에 대한 추론 = 289 10.3.1 모비율의 추정 = 289 10.3.2 모비율의 검정 = 292 10.4 모분산에 대한 추론 = 296 10.4.1 모분산의 추정 = 296 10.4.2 모분산의 검정 = 297 10.5 신뢰구간의 이해 = 300 10.6 검사특성곡선 = 303 연습문제 = 308 CHAPTER 11 두 모집단에 대한 추론 11.1 모평균 차이에 대한 추론(모분산을 아는 경우) = 317 11.1.1 모평균 차이의 추정 = 317 11.1.2 모평균 차이의 검정 = 318 11.2 모평균 차이에 대한 추론(모분산을 모르지만 같은 경우) = 319 11.2.1 모평균 차이의 추정 = 319 11.2.2 모평균 차이의 검정 = 321 11.3 모평균 차이에 대한 추론(모분산을 모르며 다른 경우) = 324 11.3.1 모평균 차이의 추정 = 324 11.3.2 모평균 차이의 검정 = 327 11.4 모평균 차이에 대한 추론(모집단이 대응되는 경우) = 329 11.5 모비율 차이에 대한 추론(표본이 큰 경우) = 331 11.5.1 모비율 차이의 추정 = 331 11.5.2 모비율 차이의 검정 = 332 11.6 모분산 비율에 대한 추론 = 334 11.6.1 모분산 비율의 추정 = 334 11.6.2 모분산 비율의 검정 = 335 연습문제 = 337 CHAPTER 12 범주형 데이터 분석 12.1 적합도 검정 = 343 12.2 교차분석 = 348 12.2.1 동질성 검정 = 348 12.2.2 독립성 검정 = 352 연습문제 = 355 CHAPTER 13 분산분석 13.1 분산분석의 개념 = 361 13.2 일원 분산분석 = 361 13.2.1 데이터의 구조 = 362 13.2.2 제곱합의 분해 = 363 13.2.3 가설검정 = 364 13.2.4 분산분석 후의 추정 = 368 13.3 이원 분산분석 = 371 13.3.1 교호작용 = 371 13.3.2 데이터의 구조 = 371 13.3.3 제곱합의 분해 = 372 13.3.4 가설검정 = 374 13.3.5 분산분석 후의 추정 = 378 13.3.6 반복실험을 하지 않은 경우 = 381 연습문제 = 388 CHAPTER 14 상관분석과 회귀분석 14.1 상관분석 = 393 14.1.1 상관계수의 추정 = 393 14.1.2 상관관계 유무에 대한 검정 = 395 14.1.3 상관계수에 대한 검정 = 399 14.2 회귀분석의 개념 = 400 14.3 단순회귀분석 = 402 14.3.1 회귀계수의 추정 = 403 14.3.2 모형의 적합성 검정(분산분석) = 405 14.3.3 회귀계수에 대한 추론 = 409 14.3.4 회귀식의 활용 = 411 14.4 다중회귀분석 = 413 14.4.1 회귀계수의 추정 = 413 14.4.2 모형의 적합성 검정(분산분석) = 415 14.4.3 회귀계수에 대한 추론 = 417 14.5 회귀모형 진단 = 420 연습문제 = 423 CHAPTER 15 비모수적 방법 15.1 모수적 방법의 한계 = 429 15.2 부호 검정 = 430 15.3 런 검정 = 432 15.4 Spearman의 순위 상관계수 = 437 15.5 Wilcoxon 순위합 검정 = 439 15.6 Wilcoxon 부호 있는 순위 검정 = 443 15.7 Kruskal-Wallis 검정 = 446 15.8 Friedman 검정 = 448 연습문제 = 452 참고문헌 = 455 찾아보기 = 456 |