데이터 사이언스 통계학

데이터 분석가로서의 윤리

제1장 빅데이터와 통계학

1.1 데이터 사이언스와 통계학
1.2 빅데이터의 이해
1.3 기본 용어

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제2장 R 사용법

2.1 R설치 및 환경설정
2.2 측정과 척도
2.3 R의 데이터 구조

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제3장 데이터의 표현

3.1 데이터의 시각화
3.2 데이터의 요약
3.3 데이터의 탐색

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제4장 두 변수의 관계분석

4.1 범주형 데이터의 관계분석
4.2 수량형 데이터의 관계분석
4.3 범주형/수량형 데이터의 관계분석

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제5장 확률 이야기

5.1 확률이란?
5.2 세는 방법
5.3 확률의 기본법칙
5.4 베이즈 정리와 응용
5.5 나이브 베이즈와 연관규칙

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제6장 확률변수의 이해

6.1 학률변수와 확률분포
6.2 확률변수의 요약
6.3 두 확률변수의 연관성

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제7장 다양한 확률분포

7.1 이산형 확률분포
7.2 연속형 확률분포

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제8장 표본분포

8.1 통계적 추론의 이해
8.2 표본분포의 이해
8.3 표본분포와 관련된 분포

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제9장 추정

9.1 좋은 추정량의 성질
9.2 모수에 대한 추정
9.3 신뢰구간의 이해와 응용

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제10장 가설검정

10.1 가설검정의 이해
10.2 통계적 가설검정의 3단계
10.3 모수에 대한 가설검정
10.4 두 모집단에 대한 가설검정
10.5 가설검정의 응용

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제11장 범주형 데이터 분석

11.1 다항분포
11.2 적합도 검정
11.3 동질성 검정과 독립성 검정

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제12장 분산분석

12.1 분산분석의 기본개념
12.2 일원배치 분산분석
12.3 다중비교와 사후검정
12.4 분산분석 가정에 대한 검토
12.5 이원배치 분산분석

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제13장 회귀분석 1: 단순 회귀모형

13.1 다양한 형태의 회귀모형
13.2 단순 회귀모형
13.3 잔차분석
13.4 다중 회귀모형

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