R과 Python 함께하는 데이터사이언스를 위한 통계학과 응용

1장 자료와 통계학
1.1 통계자료 ⋯⋯ 2
1.2 통계학 ⋯⋯ 2
1.3 자료의 수집 ⋯⋯ 4
1.4 자료의 종류 ⋯⋯ 7
1.5 자료의 요약 ⋯⋯ 12
1.6 정규성 평가 ⋯⋯ 22
1.7 텍스트 자료의 요약 ⋯⋯ 28
1.8 Python-코드 실습 ⋯⋯ 36
1.9 연습문제 ⋯⋯ 50

2장 한 집단의 비교 검정
2.1 통계적 가설 검정의 문제 ⋯⋯ 54
2.2 모평균 검정 ⋯⋯ 55
2.3 단측검정과 양측검정 ⋯⋯ 59
2.4 모비율 검정 ⋯⋯ 66
2.5 Python-코드 실습 ⋯⋯ 71
2.6 연습문제 ⋯⋯ 77

3장 두 집단의 비교 검정
3.1 두 집단의 비교 ⋯⋯ 80
3.2 독립표본의 모평균 비교 ⋯⋯ 82
3.3 대응표본의 모평균 비교 ⋯⋯ 95
3.4 독립표본의 모비율 비교 ⋯⋯ 101
3.5 독립표본의 모분산 비교 ⋯⋯ 108
3.6 Python-코드 실습 ⋯⋯ 113
3.7 연습문제 ⋯⋯ 119

4장 여러 집단의 비교 검정
4.1 여러 집단의 비교 ⋯⋯ 124
4.2 일원 분산분석 ⋯⋯ 125
4.3 다중비교 ⋯⋯ 128
4.4 확률화 완전블록 설계 ⋯⋯ 134
4.5 Python-코드 실습 ⋯⋯ 141
4.6 연습문제 ⋯⋯ 148

5장 상관분석과 회귀분석
5.1 상관분석 ⋯⋯ 152
5.2 단순회귀분석 ⋯⋯ 157
5.3 최소제곱법과 잔차 ⋯⋯ 160
5.4 적합된 회귀식의 유의성 ⋯⋯ 167
5.5 다중회귀분석 ⋯⋯ 176
5.6 Python-코드 실습 ⋯⋯ 184
5.7 연습문제 ⋯⋯ 192

6장 범주형 자료의 비교 검정
6.1 범주형 자료의 분할표 ⋯⋯ 198
6.2 카이제곱검정 ⋯⋯ 200
6.3 피셔 정확검정 ⋯⋯ 208
6.4 Python-코드 실습 ⋯⋯ 212
6.5 연습문제 ⋯⋯ 218

7장 일반화 선형모형분석
7.1 로지스틱 회귀분석과 판별분석 ⋯⋯ 224
7.2 반복측정 분산분석 ⋯⋯ 234
7.3 공분산분석 ⋯⋯ 240
7.4 Python-코드 실습 ⋯⋯ 251
7.5 연습문제 ⋯⋯ 265

8장 비모수 비교 검정
8.1 비모수방법 ⋯⋯ 272
8.2 한 집단의 비교 : 부호검정과 윌콕슨 부호순위검정 ⋯⋯ 273
8.3 두 집단의 비교 : 순위합검정 ⋯⋯ 280
8.4 여러 집단의 비교 : 크러스칼-월리스 검정 ⋯⋯ 289
8.5 순위상관분석 ⋯⋯ 296
8.6 Python-코드 실습 ⋯⋯ 310
8.7 연습문제 ⋯⋯ 322

9장 기계학습
9.1 서포트벡터머신 ⋯⋯ 326
9.2 분류나무 ⋯⋯ 335
9.3 랜덤 포레스트 ⋯⋯ 345
9.4 인공신경망 ⋯⋯ 352
9.5 Python-코드 실습 ⋯⋯ 360
9.6 연습문제 ⋯⋯ 367

연습문제 해답 …… 371

부록 I : 코드 및 자료 목록 …… 392
부록 II : R과 RStudio 설치 및 사용법 …… 398
부록 III : Python 설치 및 사용법 …… 402

참고 문헌 …… 404

찾아보기 …… 405
저자 후기 …… 411
저자 소개 …… 413