The R Book (Second Edition) 한국어판

1장 시작
___1.1 이 책의 사용법
______1.1.1 컴퓨터와 통계 초보자
______1.1.2 프로젝트 작업에 도움이 필요한 학생
______1.1.3 R과 통계 작업을 수행한 경험이 있으나 좀 더 배우고 싶은 사람
______1.1.4 회귀 분석과 분산 분석 경험이 있으나 고급 통계 모델링을 배우고 싶은 사람
______1.1.5 통계 경험이 있는 R 초보자
______1.1.6 컴퓨터 경험이 있는 R 초보자
______1.1.7 통계와 컴퓨터에 익숙하지만 참고서가 필요한 사람
___1.2 R 설치
___1.3 R 실행
___1.4 포괄적 R 아카이브 네트워크
______1.4.1 매뉴얼
______1.4.2 자주 묻는 질문
______1.4.3 기증 문서
___1.5 R에서 도움말 사용
______1.5.1 함수 예제
______1.5.2 R 함수에 대한 데모
___1.6 R 패키지
______1.6.1 패키지의 내용
______1.6.2 패키지 설치
___1.7 명령 행 vs. 스크립트
___1.8 데이터 편집기
___1.9 R 화면의 모양 변경
___1.10 실행 후 정리
___1.11 다른 컴퓨터 언어와 연계

2장 R 언어의 기초
___2.1 계산
______2.1.1 복소수
______2.1.2 반올림
______2.1.3 산술
______2.1.4 나머지와 몫
______2.1.5 변수명과 할당
______2.1.6 연산자
______2.1.7 정수
______2.1.8 요인
___2.2 논리연산자
______2.2.1 TRUE와 T, FALSE와 F
______2.2.2 실수값에 대한 동등 여부 테스트
______2.2.3 all.equal을 사용한 부동 소수점 숫자의 동등 여부 확인
______2.2.4 all.equal 함수를 사용한 개체 간 차이 요약
______2.2.5 참과 거짓의 조합에 대한 연산
______2.2.6 논리연산
___2.3 수열 생성
______2.3.1 반복 생성
______2.3.2 요인 수준 생성
___2.4 멤버십: R에서 테스팅과 강제 형변환
___2.5 결측값, 무한대, 숫자가 아닌 값
______2.5.1 결측값: NA
___2.6 벡터와 첨자
______2.6.1 첨자를 사용해 벡터 요소 추출
______2.6.2 벡터 클래스
______2.6.3 벡터에서 요소 명명
______2.6.4 논리 첨자로 분석
___2.7 벡터 함수
______2.7.1 tapply 함수로 평균 테이블 계산
______2.7.2 그룹 요약 통계를 위한 집계 함수
______2.7.3 P병렬 최솟값과 최댓값: pmin과 pmax
______2.7.4 그룹별 벡터 요약 정보
______2.7.5 벡터 내에서 주소
______2.7.6 가장 가까운 값 검색
______2.7.7 정렬, 순위, 순서
______2.7.8 unique와 duplicated의 차이 이해
______2.7.9 벡터에서 실행 횟수 산출
______2.7.10 집합: union, intersect, setdiff
___2.8 행렬과 배열
______2.8.1 행렬
______2.8.2 행렬의 행과 열에 이름 지정
______2.8.3 행렬의 행 또는 열 계산
______2.8.4 행렬에 행과 열 추가
______2.8.5 sweep 함수
______2.8.6 apply, sapply, lapply로 함수 적용
______2.8.7 max.col 함수 사용
______2.8.8 aperm을 이용한 다차원 배열의 구조 조정
___2.9 임의의 숫자, 샘플링과 셔플링
______2.9.1 샘플링 함수
___2.10 루프와 반복
______2.10.1 이진 변환
______2.10.2 루프 방지
______2.10.3 루프 속도 저하
______2.10.4 연결 또는 재귀 함수를 호출해 데이터 집합을 증가시키지 말 것
______2.10.5 시계열 생성을 위한 루프
___2.11 리스트
______2.11.1 리스트와 lapply
______2.11.2 리스트 조정과 저장
___2.12 텍스트와 문자열, 패턴 일치
______2.12.1 문자열 연결
______2.12.2 부분 문자열 추출
______2.12.3 문자열 내에 대상 문자의 개수 계산
______2.12.4 대문자와 소문자
______2.12.5 match 함수와 관계형 데이터 베이스
______2.12.6 패턴 매칭
______2.12.7 모든 것이라는 의미의 점 문자
______2.12.8 문자열 내에서 텍스트 교체
______2.12.9 regexpr을 사용해 벡터 내에서 패턴 위치 검색
______2.12.10 %in%와 which 사용
______2.12.11 패턴 일치 심화
______2.12.12 Perl 정규표현식
______2.12.13 복잡한 문자열에서 패턴화된 텍스트 제거
___2.13 R에서 날짜와 시간
______2.13.1 파일에서 시간 데이터 인식
______2.13.2 strptime 함수
______2.13.3 difftime 함수
______2.13.4 날짜와 시간 계산
______2.13.5 difftime과 as.difftime 함수
______2.13.6 날짜 배열 생성
______2.13.7 데이터 프레임의 행 간 시간 차이 계산
______2.13.8 날짜와 시간을 이용한 회귀분석
______2.13.9 R에서 날짜와 시간 요약
___2.14 환경
______2.14.1 attach보다 with 사용
______2.14.2 attach 사용
___2.15 R 함수 작성
______2.15.1 단일표본의 산술평균
______2.15.2 단일표본의 중위수
______2.15.3 기하평균
______2.15.4 조화평균
______2.15.5 분산
______2.15.6 자유도
______2.15.7 분산비 검정
______2.15.8 분산 사용
______2.15.9 디파싱: 오차 막대에 대한 그래픽 함수
______2.15.10 switch 함수
______2.15.11 함수의 연산 환경
______2.15.12 범위
______2.15.13 선택 인자
______2.15.14 3개 점 인자의 변수 개수
______2.15.15 함수에서 값 반환
______2.15.16 무기명 함수
______2.15.17 함수에 대한 인자의 유연한 처리
______2.15.18 개체의 구조: str
___2.16 R에서 파일 작성
______2.16.1 작업 내용 저장
______2.16.2 이력 저장
______2.16.3 그래픽 저장
______2.16.4 R에서 생성한 데이터를 디스크에 저장
______2.16.5 엑셀 스프레드시트에 붙여넣기
______2.16.6 R에서 엑셀이 읽을 수 있는 파일 작성
___2.17 프로그래밍 팁

3장 데이터 입력
___3.1 키보드에서 데이터 입력
___3.2 파일에서 데이터 입력
______3.2.1 작업 디렉터리
______3.2.2 read.table로 데이터 입력
______3.2.3 read.table을 사용하는 경우 일반 오류
______3.2.4 구분 기호와 소수점
______3.2.5 웹에서 직접 데이터 입력
___3.3 scan 함수를 이용해 파일로부터 입력
______3.3.1 scan 함수로 데이터 프레임 읽어오기
______3.3.2 복잡한 파일 구조에서 scan을 사용해 데이터 입력
___3.4 rea dLine s를 사용해 파일에서 데이터 읽어오기
______3.4.1 readLines를 사용해 데이터 프레임 입력
______3.4.2 readLines를 사용해 비표준 파일 읽기
___3.5 데이터 프레임을 atta ch할 때 주의사항
___3.6 마스킹
___3.7 입출력 포맷
___3.8 명령 행에서 파일 확인
___3.9 파일에서 날짜와 시간 읽어오기
___3.10 내장 데이터 파일
___3.11 파일 경로
___3.12 연결
___3.13 외부 DB에서 데이터 읽어오기
______3.13.1 컴퓨터에 적합한 DS N 생성
______3.13.2 DB 데이터를 읽기 위한 R 설정

4장 데이터 프레임
___4.1 첨자와 지표
___4.2 임의로 데이터 프레임에서 행 선택
___4.3 데이터 프레임 정렬
___4.4 데이터 프레임에서 논리조건으로 행 선택
___4.5 누락값 NA를 포함하는 행 생략
______4.5.1 NA를 0으로 대체
___4.6 인위적 반복을 제거하기 위해 order 와 !dupl icate d 사용
___4.7 혼합 순서의 복잡한 정렬
___4.8 행 번호 대신 행 이름을 갖는 데이터 프레임
___4.9 다른 종류의 개체에서 데이터 프레임 생성
___4.10 데이터 프레임에서 중복된 행 제거
___4.11 데이터 프레임에서 날짜
___4.12 mdatafra mes에서 mat ch 함수 사용
___4.13 두 개의 데이터 프레임 병합
___4.14 데이터 프레임에 마진 추가
___4.15 데이터 프레임의 내용 요약

5장 그래픽스
___5.1 이변량 그래프
___5.2 2개의 연속형 설명 변수 그래프: 산점도
______5.2.1 그래프 기호: pch
______5.2.2 그래프의 기호 색상
______5.2.3 산점도에 텍스트 추가
______5.2.4 산점도에서 개별값 식별
______5.2.5 세 번째 변수를 사용해 산점도 라벨링
______5.2.6 점 연결
______5.2.7 계단식 선 그래프
___5.3 그래프에 다른 모양 추가
______5.3.1 locator 함수를 사용해 커서로 그래프상에 항목 배치
______5.3.2 polygon으로 복잡한 형상 그리기
___5.4 수학 함수 그리기
______5.4.1 산점도에 부드러운 모수 곡선 추가
______5.4.2 산점도를 이용하여 비모수 곡선 적합
___5.5 그래픽 창의 모양과 크기
___5.6 범주형 설명 변수를 그래프로 표시
______5.6.1 유의한 차이를 노치로 표현한 상자그래프
______5.6.2 오차막대를 갖는 막대그래프
______5.6.3 다양한 비교를 위한 그래프
______5.6.4 범주형 설명 변수에 색상 팔레트 사용
___5.7 단일 변수 표본 그래프
______5.7.1 히스토그램과 막대차트
______5.7.2 히스토그램
______5.7.3 정수의 히스토그램
______5.7.4 히스토그램에 밀도함수 그리기
______5.7.5 연속형 변수의 확률밀도 추정
______5.7.6 인덱스 그래프
______5.7.7 시계열 그래프
______5.7.8 파이차트
______5.7.9 stripchart 함수
______5.7.10 정규성 검증 그래프
___5.8 다중 변수를 갖는 그래프
______5.8.1 pairs 함수
______5.8.2 coplot 함수
______5.8.3 교호작용 그래프
___5.9 특별한 그래프
______5.9.1 설계 그래프
______5.9.2 버블 그래프
______5.9.3 많은 동일 값을 갖는 그래프
___5.10 그래픽을 파일로 저장
___5.11 요약

6장 테이블
___6.1 데이터 개수 테이블
___6.2 요약 테이블
___6.3 테이블을 데이터 프레임으로 확장
___6.4 데이터 프레임을 테이블로 변환
___6.5 prop.table 로 비율 테이블 계산
___6.6 scale 함수
___6.7 expand.grid 함수
___6.8 model.matrix 함수
___6.9 table과 tabulate 비교

7장 수학 연산
___7.1 수학 함수
______7.1.1 로그 함수
______7.1.2 3차 곡선 함수
______7.1.3 멱함수
______7.1.4 다항 함수
______7.1.5 감마 함수
______7.1.6 비대칭 함수
______7.1.7 비대칭 함수의 모수 추정
______7.1.8 시그모이드 함수
______7.1.9 이항지수 분포 모델
______7.1.10 반응 변수와 설명 변수의 변환
___7.2 확률 함수
___7.3 연속확률 분포
______7.3.1 정규 분포
______7.3.2 중심극한 이론
______7.3.3 정규 분포의 최대우도
______7.3.4 평균과 표준편차로 임의의 숫자 생성
______7.3.5 데이터의 정규성 비교
______7.3.6 가설 검정에 사용된 기타 분포
______7.3.7 카이제곱 분포
______7.3.8 피셔의 F 분포
______7.3.9 스튜던트 t 분포
______7.3.10 감마 분포
______7.3.11 지수 분포
______7.3.12 베타 분포
______7.3.13 코시 분포
______7.3.14 로그정규 분포
______7.3.15 로지스틱 분포
______7.3.16 로그로지스틱 분포
______7.3.17 와이블 분포
______7.3.18 다변량 정규 분포
______7.3.19 일양 분포
______7.3.20 경험적 누적분포 함수를 그래프로 표시
___7.4 이산확률 분포
______7.4.1 베르누이 분포
______7.4.2 이항 분포
______7.4.3 기하 분포
______7.4.4 초기하 분포
______7.4.5 다항 분포
______7.4.6 포아송 분포
______7.4.7 음이항 분포
______7.4.8 윌콕슨 순위 합 통계
___7.5 행렬 대수
______7.5.1 행렬곱
______7.5.2 대각 행렬
______7.5.3 행렬식
______7.5.4 역행렬
______7.5.5 고유값과 고유벡터
______7.5.6 통계 모델에서 행렬
______7.5.7 행렬로 통계 모델 표현
___7.6 행렬을 사용해 선형 방정식 시스템 문제 해결
___7.7 미적분
______7.7.1 미분
______7.7.2 적분
______7.7.3 미분방정식

8장 고전 검사
___8.1 단일 표본
______8.1.1 데이터 요약
______8.1.2 정규성 검정 그래프
______8.1.3 정규성 검정
______8.1.4 단일 표본 데이터의 사례
___8.2 가설 검정에서 부트스트랩
___8.3 왜도와 첨도
___8.3.1 왜도
______8.3.2 첨도
___8.4 2개의 표본 검정
______8.4.1 2개의 분산비교
______8.4.2 두 평균 비교
______8.4.3 스튜던트 t 검정
______8.4.4 윌콕슨 순위합 검정
___8.5 대응표본 검정
___8.6 사인 검정
___8.7 두 비율을 비교하기 위한 이항 분포 검정
___8.8 카이제곱 분할표
______8.8.1 피어슨 카이제곱
______8.8.2 우발성에 대한 G 검정
______8.8.3 귀무가설에서 불균등 확률
______8.8.4 테이블 개체에 근거한 카이제곱 검정
______8.8.5 작은 기대 빈도를 갖는 분할표: 피셔의 정확 검정
___8.9 상관 관계와 공분산
______8.9.1 데이터 채취
______8.9.2 부분 상관 관계
______8.9.3 변수 간 차이에 대한 상관 관계와 분산
______8.9.4 척도를 고려한 상관 관계
___8.10 콜모고로프 스미르노프 검정
___8.11 파워 분석
___8.12 부트스트랩

9장 통계 모델링
___9.1 선착순
___9.2 최대우도
___9.3 간결함의 원칙: 오캄의 면도날
___9.4 통계 모형 유형
___9.5 모형 단순화 단계
______9.5.1 주의사항
______9.5.2 제거 순서
___9.6 R에서 모형 식
______9.6.1 설명 변수 사이의 상호작용
______9.6.2 수식 개체 생성
___9.7 복수 개의 오차 조건
___9.8 매개변수 1을 이용한 y 절편
___9.9 모형 단순화를 위한 up date 함수
___9.10 회귀 분석을 위한 모형 공식
___9.11 박스 콕스 변환
___9.12 모형 평가
___9.13 모형 확인
______9.13.1 이분산성
______9.13.2 잔차의 비정규성
___9.14 영향도
___9.15 R에서 통계 모델링의 요약
___9.16 모형 적합 함수의 선택인자
______9.16.1 부분 집합
______9.16.2 중요도
______9.16.3 결측값
______9.16.4 옵셋
______9.16.5 같은 변수명을 포함한 데이터 프레임
___9.17 아카이케 정보 기준
______9.17.1 모형 적합에 대한 측정값으로서 AIC
___9.18 영향력
___9.19 오지정 모형
___9.20 R에서 모형 체크
___9.21 모형 개체에서 정보 추출
______9.21.1 이름으로 정보 추출
______9.21.2 리스트 첨자로 정보 추출
______9.21.3 $를 사용해 모형 성분 추출
______9.21.4 모형과 함께 리스트 사용
___9.22 연속형과 범주형 설명 변수에 대한 summary 테이블
___9.23 대비
______9.23.1 대비계수
______9.23.2 R에서 대비 분석
______9.23.3 사전 대비
___9.24 단계 제거에 의한 모형 단순화
___9.25 3가지 유형의 대비 비교
______9.25.1 실험 조건 대비
______9.25.2 헬머트 대비
______9.25.3 합 대비
___9.26 별칭
___9.27 직교 다항 대비: contr .poly
___9.28 통계 모델링의 개요

10장 회귀 분석
___10.1 선형 회귀
______10.1.1 R에서 유명한 값 5개
______10.1.2 수정 제곱합과 곱의 합
______10.1.3 산점도
______10.1.4 분산 분석: SS Y = SS R + SS E
______10.1.5 모수에 대한 불신뢰도 추정
______10.1.6 적합 모형을 사용해 예측
______10.1.7 모형 검사
___10.2 기본 함수에 대한 다항 적합
___10.3 다항 회귀
___10.4 역학 모형을 데이터에 적합
___10.5 변환 후 선형 회귀
___10.6 회귀식에 의한 예측
___10.7 회귀 분석에서 적합도 부족 검정
___10.8 회귀식을 이용한 부트스트랩
___10.9 회귀식을 이용한 잭나이프
___10.10 부트스트랩 후 잭나이프
___10.11 잔차에서 시리얼한 상관 관계
___10.12 조각별 회귀
___10.13 다중 회귀
______10.13.1 다중 회귀 모형
______10.13.2 다중 회귀 분석에서 발생되는 일반적인 문제

11장 분산 분석
___11.1 일원분산 분석
______11.1.1 일원 분산 분석 계산
______11.1.2 분산 분석의 가정
______11.1.3 일원 분산 분석의 예제
______11.1.4 효과 크기
______11.1.5 일원분산 분석 결과를 해석하기 위한 그래프
___11.2 요인 실험
___11.3 인위적 반복: 중첩 설계와 분할구
______11.3.1 분할구 실험 설계
______11.3.2 혼합효과 모형
______11.3.3 고정 효과나 랜덤 효과
______11.3.4 인위적 반복 제거
______11.3.5 파생 변수 분석
___11.4 분산성분 분석
___11.5 ANOV A에서 효과 크기: aov 또는 lm
___11.6 다중 비교
___11.7 다변량 분산 분석

12장 공분산 분석
___12.1 R에서 공분산 분석
___12.2 ANCOV A와 실험 계획
___12.3 2개 요인과 1개 연속 공변량을 갖는 ANCOV A
___12.4 ANCOV A 모형의 대비와 모수
___12.5 summary.aov에서 순서 문제

13장 일반화 선형 모형
___13.1 오차 구조
___13.2 선형예측 모형
___13.3 연결 함수
______13.3.1 정준 연결 함수
___13.4 비율 데이터와 이항오차
___13.5 카운트 데이터와 포아송 오차
___13.6 편차: GLM의 적합도 측정
___13.7 쿼시우도
___13.8 쿼시 모형 부류
___13.9 일반화 가법 모형
___13.10 옵셋
___13.11 잔차
______13.11.1 잘못 설정된 오차 구조
______13.11.2 잘못 설정된 연결 함수
___13.12 과대산포
___13.13 GLM을 부트스트랩
___13.14 정렬된 범주형 변수를 이용한 이항 GLM

14장 카운트 데이터
___14.1 포아송 오차를 갖는 회귀 분석
___14.2 카운트 데이터의 편차 분석
___14.3 카운트 데이터에 대한 공분산 분석
___14.4 빈도 분포
___14.5 로그 선형 모형에서 과대 산포
___14.6 음이항 오류

15장 테이블 형태의 카운트 데이터
___15.1 카운트에 대한 두 클래스 테이블
___15.2 카운트 데이터에 대한 표본 크기
___15.3 4개 클래스의 카운트 테이블
___15.4 2X2 분할표
___15.5 단순 분할표를 위한 로그선형 모형 사용
___15.6 분할표의 위험
___15.7 쿼시포아송과 음이항 모형 비교
___15.8 중간 복잡도의 비상 테이블
___15.9 S choener 의 도마뱀: 복잡한 분할표
___15.10 분할표에 대한 그래프 분석
___15.11 카운트 데이터에 대한 그래프: Spin plot과 spinograms

16장 비율 데이터
___16.1 한 두 가지의 비율 데이터 분석
___16.2 비율에 근거한 카운트 데이터
___16.3 배당률
___16.4 과대 산포와 가설 검정
___16.5 응용
______16.5.1 이항 오차를 갖는 로지스틱 회귀 분석
______16.5.2 생물학 검정 데이터를 사용해 LD50과 LD90 추정
______16.5.3. 범주형 설명 변수에 대한 비율 데이터
___16.6 평균 비율
___16.7 비율 카운트 데이터를 사용한 모델링 요약
___16.8 이항 데이터의 공분산 분석
___16.9 복잡한 분할표를 비율 형태로 변환

17장 바이너리 반응 변수
___17.1 발생률 함수
___17.2 로지스틱 적합의 시각적 검정
___17.3 바이너리 반응 변수를 사용한 ANCOV A
___17.4 인위적 반복를 갖는 바이너리 반응 변수

18장 일반화 가법 모형
___18.1 비모수 평활기
___18.2 일반화 가법 모형
______18.2.1 기술적 측면
___18.3 매우 볼록한 형태의 데이터 예제
___18.4 바이너리 데이터를 사용한 일반화 가법 모형
___18.5 ga m을 사용해 3차원 그래프 그리기

19장 혼합 모형
___19.1 복제와 인위적 반복
___19.2 lme 와 lmer 함수
______19.2.1 lme
______19.2.2 lmer
______19.3 최량 선형 불편 예측기
___19.4 다른 공간 척도를 사용하도록 설계된 실험: 분할구
___19.5 계층적 샘플링 및 분산 요소 분석
___19.6 시계열 인위적 반복을 사용한 혼합 모형
___19.7 혼합 모형에서 시계열 분석
___19.8 설계된 실험에서 랜덤 효과
___19.9 혼합 모형에서의 회귀 분석
___19.10 일반화 선형 혼합 모형
______19.10.1 계층적 구조화된 카운트 데이터

20장 비선형 회귀 분석
___20.1 미카엘리스멘텐 방식과 점근지수법 비교
___20.2 일반화 가법 모형
___20.3 비선형 추정을 위한 그룹화 데이터
___20.4 비선형 시계열 모형: 시계열 인위적인 반복
___20.5 자동 시작 함수
______20.5.1 자동 시작 미카엘리스멘텐 모형
______20.5.2 자동 시작 점근지수 모형
______20.5.3 자동 시작 로지스틱 모형
______20.5.4. 자동 시작하는 4모수 로지스틱 모형
______20.5.5 자동 시작 와이블 성장 함수
______20.5.6 자동 시작 일차 구획 함수
___20.6 비선형 회귀 분석 군의 부트스트랩

21장 메타 분석
___21.1 효과 크기
___21.2 가중치
___21.3 고정 효과와 랜덤 효과
______21.3.1 스케일 차에 대한 고정 효과 메타 분석
___21.3.2 크기가 조정된 평균차를 이용한 랜덤 효과
___21.4 바이너리 데이터의 랜덤 효과 메타 분석

22장 베이지안 통계
___22.1 배경
___22.2 연속형 반응 변수
___22.3 표준 사전 분포와 표준 우도
___22.4 사전 확률
______22.4.1 공액 사전 분포
___22.5 실제로 복잡한 모형을 위한 베이지안 통계
___22.6 실제 고려사항
___22.7 BUGS 모형 작성
___22.8 베이지안 통계를 위한 R 패키지
___22.9 JAGS 설치
___22.10. R에서 JAGS 실행
___22.11 단순 선형 회귀에서 MCMC 사용
___22.12 시계열 인위적 반복(pseu dorepl icat ion) 모형에서 MCMC 사용
___22.13 이항 오차 모형에서 MCMC 사용

23장 나무 모형
___23.1 배경
___23.2 회귀 나무
___23.3 나무 모형 적합에 rpart 사용
___23.4 나무 모형을 회귀 분석으로 사용
___23.5 모형 단순화
___23.6 범주 설명 변수를 사용한 분류 나무
___23.7 복제 데이터를 사용한 분류 나무
___23.8 볼록 여부 테스트

24장 시계열 분포
___24.1 니콜슨의 검정파리
___24.2 이동평균
___24.3 계절 데이터
______24.3.1 월 평균 내 패턴
___24.4 내장 시계열 함수
___24.5 분해
___24.6 시계열 트렌드 테스트
___24.7 스펙트럼 분석
___24.8 다중 시계열 분석
___24.9 시계열 데이터 시뮬레이션
___24.10 시계열 모형

25장 다변량 통계
___25.1 주성분 분석
___25.2 요인 분석
___25.3 군집 분석
______25.3.1 분할 방법
______25.3.2 kmeans의 분류 사용
___25.4 계층적 군집 분석
___25.5 판별 분석
___25.6 신경망 분석

26장 공간 통계
___26.1 점 프로세스
______26.1.1 원 안의 임의의 점
___26.2 최근접 이웃
______26.2.1 테셀레이션
___26.3 공간 임의성 검정
______26.3.1 리플리의 K
______26.3.2 사분면 기반 방법
______26.3.3 집합 패턴과 사분면 내 개체수 데이터
______26.3.4. 지도에서 카운팅 방법
___26.4 공간 통계 패키지
______26.4.1 spatstat 패키지
______26.4.2 spdep 패키지
______26.4.3 다각형 리스트
___26.5. 지리통계 데이터
___26.6 공간적 수정 오차를 이용한 회귀 모형: 일반화 최소 자승법
___26.7 관계형 데이터베이스로부터 점 분포 지도 제작

27장 생존 분석
___27.1 몬테 카를로 실험
___27.2 배경
___27.3 생존 함수
___27.4 밀도 함수
___27.5. 위험 함수
___27.6 지수 분포
______27.6.1 밀도 함수
______27.6.2 생존 함수
______27.6.3 위험 함수
___27.7 카플란메이어 생존 분포
___27.8 연령별 위험도 모형
___27.9 R에서의 생존 분석
______27.9.1 모수 모형
______27.9.2 콕스 비율 위험도 모형
______27.9.3 콕스 비율 위험 모형과 모수 중 더 나은 것
___27.10 모수 분석
___27.11 콕스 비율 위험도
___27.12 중도 절단 모형
______27.12.1 모수 모형
______27.12.2 coxph와 survreg 생존 분석 비교

28장 시뮬레이션 모형
___28.1 시간적 역학 관계: 개체군의 무질서에 대한 역학 관계
______28.1.1 무질서 상태가 되는 경로 조사
___28.2 시 및 공간 역학 관계: 2차원에서의 랜덤 워크 시뮬레이션
___28.3 공간 시뮬레이션 모형
______28.3.1 메타 개체군 역학 관계
______28.3.2 공간적으로 확실한 (국소) 밀도 의존성에서 발생한 공존 결과
___28.4 역학적 교호작용으로 인한 패턴 생성

29장 그래픽 스타일 변경
___29.1 출판용 그래프
___29.2. 색
______29.2.1 색 그룹 팔레트
______29.2.2 RColorBrewer 패키지
______29.2.3 경계선으로 구분된 기호에 색 설정
______29.2.4 범례 색상
______29.2.5 배경 색
______29.2.6 전면 색
______29.2.7 그래프의 부분별로 다른 색과 폰트 사용
______29.2.8 그래프의 모든 색 조정
___29.3 크로스 해치
___29.4 그레이스케일
___29.5 다각형에 색 설정
___29.6 로그 축
___29.7 다양한 텍스트 폰트
___29.8 그래프에 수식 및 기호 사용
___29.9 위상평면
___29.10 굵은 화살표
___29.11 3차원 그래프
___29.12 wireframe 을 사용한 복잡한 3D 그래프
___29.13 알파벳 순서별 그래픽 매개변수 정리
______29.13.1 텍스트 자리맞춤, adj
______29.13.2 그래프 주석, ann
______29.13.3 여러 그래프를 그릴 때 다음 그래프로 넘어가는 것을 늦추는 기능, ask
______29.13.4 축 조정, axis
______29.13.5 그래프 배경 색, bg
______29.13.6 그래프 상자, box
______29.13.7 그래프에서 글자 확대 함수를 사용한 기호 크기 조정, cex
______29.13.8 그래프 영역 모양 변화, plt
______29.13.9 fig를 사용해 불규칙적 레이아웃에 여러 그래프 배치
______29.13.10 fig를 사용해 공통 x축 척도에 서로 다른 y축 비율을 사용한 두 그래프 작성
______29.13.11 layout 함수
______29.13.12 단일 장치에서 여러 화면 생성하고 조정
______29.13.13 눈금의 숫자 방향 조정, las
______29.13.14 선의 끝 모양 조정과 선 연결하기, lend와 ljoin
______29.13.15 선 모양, lty
______29.13.16 선 두께, lwd
______29.13.17 동일한 화면에 여러 그래프 그리기, mfrow와 mfcol
______29.13.18 그래프 주변에 여백 넣기, mar
______29.13.19 같은 축에 1개 이상의 그래프 그리기, new
______29.13.20 동일한 그래프 화면에 서로 다른 y축을 갖는 두 그래프 작성
______29.13.21 외부 여백, oma
______29.13.22 그래프 모아 보기
______29.13.23 정사각형 그래프 영역, pty
______29.13.24 글자 회전, srt
______29.13.25 축 라벨 회전
______29.13.26 축의 눈금 표시
______29.13.27 축 유형
___29.14 트렐리스 그래픽
______29.14.1 상자수염 그래프 패널
______29.14.2 산점도 패널
______29.14.3 막대 그래프 패널
___29.14.4 조건 그래프 패널
___29.14.5 히스토그램 패널
___29.14.6 효과 크기
___29.14.7 기타 패널 함수