R프로그램으로 배우는 해양 통계학

서문

CHAPTER 01 해양 관측자료와 통계분석
1.1 해양 관측자료
1.1.1 변수와 관측 데이터
1.1.2 관측항목 및 방법
1.1.3 해양 데이터 분류
1.2 통계분석의 기본 개념 및 가정
1.2.1 통계분석의 기본 개념
1.2.2 통계분석의 기본 가정
1.2.3 통계분석 문제 분류
1.3 코딩 : 통계분석 도구
1.3.1 코딩을 위한 프로그램 설치
1.3.2 코드를 작성하고 실행하는 방법
1.3.3 코드 실행 결과를 해석하는 방법

CHAPTER 02 일반 통계 : 모수 추정 및 검정
2.1 기본 통계용어 정의
2.2 데이터의 분포 형태 추정
2.2.1 데이터에 대한 기본 정보
2.2.2 데이터 분석 절차의 첫걸음
2.2.3 데이터 변환
2.2.4 데이터 분석 절차
2.3 모수 추정
2.3.1 데이터 정리 및 요약
2.3.2 통계 측도 추정
2.3.3 구간 추정
2.4 가설의 검정(hypothesis testing)
2.4.1 기본 설정 정보 및 검정절차
2.4.2 독립성 검정
2.4.3 정규분포 적합 검정
2.5 두 표본의 차이 검정
2.5.1 두 표본의 평균 차이 검정
2.5.2 두 표본 이상의 분산 차이 검정
2.5.3 두 표본 이상의 평균 차이 검정
2.6 두 독립변수의 상관분석
2.6.1 피어슨 상관계수
2.6.2 순위 상관계수
2.7 두 변수의 회귀분석
2.7.1 회귀분석의 기본 가정과 분석 절차
2.7.2 회귀계수 추정의 원리
2.7.3 두 변수의 로버스트 회귀분석

CHAPTER 03 시간변화 자료
3.1 시계열 자료의 특성 및 기본 매개변수
3.1.1 시계열 자료의 형식 및 특성
3.1.2 기본 통계측도
3.2 시계열 자료의 추세 및 독립 검정(independence test)
3.2.1 추세 진단 및 처리(제거, detrending)
3.2.2 독립 검정 방법의 적용 및 분석
3.3 시계열 모델의 구조 및 매개변수 추정
3.3.1 시계열 자료의 탐색
3.3.2 시계열 자기상관 모델(ARIMA)
3.3.3 계절성을 고려한 ARIMA 모델
3.3.4 모형의 예측 성능평가
3.4 시계열 자료의 주기 분석
3.4.1 시계열 자료의 스펙트럼 분석
3.4.2 불규칙 시계열 자료의 조화분석(harmonic analysis)

CHAPTER 04 공간자료 분석
4.1 해양 공간(분포)자료와 관측방법
4.1.1 공간 관측정점의 선정 방법
4.1.2 공간자료의 분석 목적
4.2 공간정보 기초
4.2.1 공간정보의 입력 및 좌표변환
4.2.2 공간정보 편집(Clipping, Overlay)
4.2.3 두 지점의 거리 계산
4.2.4 공간 자기상관
4.3 자료 공백 지점의 공간정보 추정
4.3.1 역거리가중법(Inverse Distance Weighted, IDW)
4.3.2 Kriging 기본이론
4.3.3 Variogram
4.3.4 Kriging
4.4 공간자료 시각화
4.4.1 격자 정보의 시각화
4.4.2 등치선 표현

CHAPTER 05 다변량 분석
5.1 다변량 관측자료의 유형
5.2 다변량 상관분석
5.3 주성분 분석(Principal Component Analysis)
5.3.1 고유값 분해를 이용한 방법
5.3.2 특이값 분해를 이용한 방법
5.4 요인 분석(Factor Analysis)
5.4.1 주성분 분석과 요인 분석의 개념 차이
5.5 다중회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis)
5.6 중복분석
5.6.1 중복분석의 기본 개념
5.6.2 중복분석 수행 시 고려 사항
5.7 기타 다변량 분석 도구와 함수

APPENDIX 부록
A.1 통계측도(statistical measures) 추정 공식
A.2 데이터의 빈도분포 함수
A.3 Shapiro-Wilk 검정 계수 추정 방법
A.4 데이터 변환, 정규분포를 따르는 데이터로의 변환
A.5 로버스트 회귀분석(개념 및 예제 코드)
A.6 회귀분석 분산 성분 분리 유도

참고문헌
기본 용어
기본 기호
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에필로그