상세정보

HOME > 상세정보

(R-함수로 배우는) 확률통계 / 임태진 지음
  • 국적:한국
자료유형
단행본
ISBN
9788970509686 93000\28000
KDC
413.7-5
청구기호
413.7 임832ㅇ
저자명
임태진 1963-
서명/저자
(R-함수로 배우는) 확률통계 / 임태진 지음
발행사항
파주 : 생능출판, 2019
형태사항
459 p. : 삽화, 도표 ; 24 cm
서지주기
참고문헌 : p.455, 색인 수록
키워드
통계학 통계프로그램
가격
\28000
Control Number
maf:49859

소장정보

 
소장자료
서가번호 등록번호 청구기호 소장처 대출가능여부 대출정보
0030420 413.7 임832ㅇ   농림축산식품부 자료실 대출가능    
* 대출중인 자료에 한하여 예약이 가능합니다. 예약을 원하시면 예약버튼을 클릭하십시오.
신규검색 간략정보이동 상세정보출력 마크정보

 008211115s2019    ggkad         001a  kor
 020  ▼a9788970509686▼g93000▼c\28000 
 056  ▼a413.7▼25
 090  ▼a413.7▼b임832ㅇ
 1001 ▼a임태진▼d1963-
 24520▼a(R-함수로 배우는) 확률통계▼d임태진 지음 
 260  ▼a파주▼b생능출판▼c2019 
 300  ▼a459 p.▼b삽화, 도표▼c24 cm 
 504  ▼a참고문헌 : p.455, 색인 수록 
 653  ▼a통계학▼a통계프로그램
 9500 ▼b\28000
목차정보보기
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