데이터 과학을 활용한 통계

추천사
들어가며
저자 소개
역자 서문

1장 R로 데이터 분석 시작하기
1.1 R과 RStudio란?
1.2 R에서 코딩하는 방법
1.3 R 패키지란?
1.4 첫 번째 데이터셋 탐색하기
1.5 이 장의 결론

1부 tidyverse 패키지와 함께 데이터 사이언스 하기
2장 데이터 시각화
2.1 그래픽 문법
2.2 ‘5대 그래프’를 익히자!
2.3 첫 번째 5대 그래프: 산점도
2.4 두 번째 5대 그래프: 선 그래프
2.5 세 번째 5대 그래프: 히스토그램
2.6 화면 분할/패싯
2.7 네 번째 5대 그래프: 박스 플롯
2.8 다섯 번째 5대 그래프: 막대그래프
2.9 이 장의 결론

3장 데이터 전처리 혹은 데이터 랭글링
3.1 파이프 연산자:%/%
3.2 filter로 원하는 행만 추리기
3.3 변수의 요약 통계량 뽑기
3.4 ~변수에 따라서 행을 묶어주세요: group_by
3.5 기존 변수들로 새 변수 만들기: mutate
3.6 행을 배열하고 정렬하기: arrange
3.7 데이터 프레임 연결하고 합치기: join
3.8 다른 명령어들
3.9 이 장의 결론

4장 데이터 불러오기와 ‘tidy’하게 만들기
4.1 자료 불러오기
4.2 ‘tidy’하게 데이터 만들기
4.3 사례 연습: 과테말라의 민주주의
4.4 tidyverse 패키지
4.5 이 장의 결론

2부 moderndive 패키지를 활용한 데이터 모델링
5장 회귀분석 기초
5.1 설명변수가 한 개의 수치형 변수일 때
5.2 설명변수가 한 개의 범주형 변수일 때
5.3 관련 주제들
5.4 이 장의 결론

6장 다중회귀
6.1 설명변수 중 한 개가 수치형이고 한 개가 범주형일 경우
6.2 두 개의 설명변수가 모두 수치형일 때
6.3 관련 주제들
6.4 이 장의 결론


3부 infer를 사용한 통계적 추론
7장 표집
7.1 그릇을 가지고 하는 표집 놀이
7.2 가상 표집
7.3 표집 체계
7.4 사례 연습: 투표 이야기
7.5 이 장의 결론

8장 부트스트래핑과 신뢰구간
8.1 페니 주조 연도 맞추기 활동
8.2 컴퓨터 시뮬레이션으로 재표집 하기
8.3 신뢰구간 이해하기. 얼마든지 할 수 있어요!
8.4 신뢰구간 구축하기
8.5 신뢰구간, 어떻게 해석하죠?
8.6 사례 연습: 하품이 전염된다고요?
8.7 이 장의 결론

9장 가설검정
9.1 승진 탐구 활동
9.2 가설검정 이해하기!(어렵지 않아요.)
9.3 가설검정 해보기
9.4 가설검정 결과의 해석
9.5 사례 연습: 액션 영화와 로맨스 영화 중에 뭐가 더 평점이 높나요?
9.6 이 장의 결론

10장 회귀추론
10.1 회귀 보충 수업
10.2 회귀표의 해석
10.3 회귀추론을 위한 조건
10.4 시뮬레이션 기반 회귀추론
10.5 이 장의 결론


4부 결론
11장 데이터와 함께 당신의 이야기를 들려주세요
11.1 지금까지 배운 내용의 리뷰
11.2 사례 연습: 시애틀의 집값
11.3 사례 연습: 효과적인 데이터 스토리텔링

부록
A. 통계적 배경
B. 책에 쓰인 R과 패키지의 버전

참고문헌
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