R과 함께라면 통계는 어렵지 않다!

통계, 어렵지 않다! 지금 당장 시작할 수 있다 통계학이나 R 언어를 미리 알고 있다고 가정하지 않았다. 사칙연산으로 평균부터 시작하고 통계 계산과 분석은 R 언어에 맡긴다. 결과를 시각적으로 표현해서 직관적으로 이해한다. R이 처음인 독자를 위해 R의 기본적인 사용법과 더하기처럼 간단한 실습부터 알려주니 걱정할 필요는 없다. 또한, 책 예제에서는 R의 복잡한 문법 구조는 가능한 사용하지 않고, 실제로 계산하는 부분은 한 줄로 완성할 수 있게 신경 썼다. 통계 결과를 판단하는 방법을 배운다 통계에서 유의한가, 그렇지 않은가는 무엇으로 판단할 수 있나? 대부분 p값이라 생각할 것이다. 하지만 효과량, 효과량의 불확정도까지 봐야 완전한 결과를 볼 수 있다. 왜 효과량과 효과량의 불확정도까지 봐야 하는지, 효과량의 참값은 어떻게 구하는지, 불확실성을 제대로 판단하면 어떻게 되는지를 설명한다. 통계학을 공부한 사람이 빠지기 쉬운 '유의한가 그렇지 않은가'라는 이분법적 사고 방식에서 벗어나게 도와주며, 통계를 제대로 판단할 수 있게 한다.

1장 R을 가지고 놀아 보자
1.1 R이란
1.2 간단한 계산
1.3 도움말과 종료
1.4 데이터 입력
1.5 데이터 프레임
1.6 파일 읽기ㆍ쓰기와 문자 코드
1.7 그림을 그리는 방법
1.8 패키지 예: Excel 파일 읽기

2장 통계 기초
2.1 데이터의 척도
2.2 대푯값
2.3 확률변수, 난수, 모집단, 표본
2.4 분산과 표준편차
2.5 중심극한정리와 정규분포
2.6 코시분포
2.7 정규분포에서 유도되는 분포
2.7.1 카이제곱( 2)분포
2.7.2 t 분포
2.7.3 F 분포

3장 이항분포, 검정, 신뢰구간
3.1 이항분포
3.2 통계적 가설검정 방법
3.3 통계적 가설검증에 관한 논의
3.4 다중검정
3.5 신뢰구간
3.6 이항분포에서 정규분포로
3.7 검정 예: PISA의 ‘도난 사건 문제’
3.8 신뢰구간 예
3.9 가능도와 최대가능도법
3.10 멈추는 방법에 따라 결과가 바뀌나?

4장 사건이 일어날 확률
4.1 부의 분포
4.2 지진 확률
4.3 임의로 발생하는 사건을 다루는 방법
4.4 배경이 있을 때의 푸아송분포
4.5 카운트 감도
4.6 푸아송분포 신뢰구간과 문제점
4.7 펠드먼-커즌스 신뢰구간
5장 분할표 해석
5.1 분할표
5.2 피셔의 정확검정
5.3 카이제곱검정
5.4 오즈비와 상대위험도
5.5 오즈비와 상대위험도를 구하는 방법
5.6 파이계수와 크래머의 V
5.7 맥니머의 검정

6장 연속량을 다루는 방법
6.1 오차, 불확정도, 검정
6.2 두 표본 차이의 t 검정
6.3 일원배치 분산분석

7장 효과량, 검출력, 메타 분석
7.1 효과량
7.2 코헨의 d
7.3 α, β와 검출력
7.4 커리 검출한계
7.5 메타 분석

8장 상관
8.1 상관 미리보기
8.2 상관계수
8.3 피어슨의 상관계수
8.4 순위상관계수
8.5 에필로그
8.6 자기상관이 있는 데이터의 상관계수

9장 회귀분석
9.1 최소제곱법
9.2 회귀의 유래
9.3 예: 다섯 번째 힘
9.4 푸아송 회귀
9.5 푸아송 회귀와 비슷한 방법과 등가 방법
9.6 푸아송 회귀의 적합도
9.7 로지스틱 회귀
9.8 ROC 곡선

10장 정상 맞춤
10.1 간단한 예제
10.2 맞춤
10.3 일반화선형모형
10.4 비선형 일반화선형모형
10.5 도수분포를 사용하지 않는 맞춤

11장 주성분 분석과 인자 분석
11.1 다변량 데이터
11.2 주성분 분석
11.3 예: 나카노-니시지마-겔만 법칙
11.4 인자 분석

12장 리커트형 데이터와 비모수적 검정
12.1 리커트형 데이터
12.2 윌콕슨 검정
12.3 브루너-뮌첼 검정
12.4 순열검정
12.5 순열 브루너-뮌첼 검정
12.6 붓스트랩
12.7 다른 방법

13장 생존시간해석
13.1 프롤로그
13.2 생존시간해석

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