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『빅데이터 통계 분석과 그래픽용 프로그래밍 언어의 대표 주자! 오픈소스 R』은 빅데이터 시대, 데이터 분석의 중요성이 화두로 떠오른 요즘, 비싼 통계 패키지를 사용하지 않아도 오픈소스로 무료인 프로그래밍 언어 R로 원하는 형태로 통계에 활용할 수 있는 과학적 분석 방법을 총 망라한 책이다. R에서 데이터 관리, 모수적 모형과 비모수적 모형을 이용한 가설 검정, 선형 방법을 사용한 통계 모델링 수행법, 커널 회귀법으로 데이터 비선형 관계 모델링 등을 공부할 수 있다.
저자: 폴 제라드
저자 소개 4
이 책의 컬러차트, 강의 자료용 소스 다운로드하는 법 5
저자 서문 / 통계 공용어 오픈소스 R / Paul Gerrad·Radia M. Johnson 12
역자 서문 / R을 분석도구로 하는 문제 해결 안내서 / 정석오·최대우 13
이 책을 읽기 전에 14
Chapter 1·R로 프로그래밍 하기·19
R의 자료구조 23 / R로 데이터로드하기 45 / 기본 도표 및 ggplot2 패키지 51 /
제어문 60 / 함수 66 / 프로그래밍 및 디버깅 도구 70 / 요약 74
Chapter 2·R로 배우는 통계 방법론·75
기술통계량 78 / 확률분포 83 / 데이터에 분포를 적합(fit)시키기 88 / 가설 검정 99 / 요약 115
Chapter 3·선형모형·117
통계 모델링에 대한 개괄 118 / 선형회귀 122 / 군집분석 159 / 요약 162
Chapter 4·비선형방법·163
비모수적 모형과 모수적 모형 164 / 흡착 데이터셋과 체위 데이터셋 166 / 이론에 기반한 비선형회귀 166 / 시각화를 통해 비선형성 탐색하기 168 / 선형 프레임워크 확장하기 171 / 비모수적 비선형 방법론 181 / np 패키지의 비모수적 방법론들 195 / 요약 198
Chapter 5·선형대수·199
행렬과 선형대수학 200 / 신체기능(physical functioning) 데이터셋 203 / 기본 행렬 연산 204 / 삼각행렬 217 / 행렬의 분해 218 / 응용 예들 226 / 요약 239
Chapter 6·주성분분석과 요인분석·241
상관 및 공분산 구조 242 / 이 장에서 사용할 데이터셋 242 / 주성분분석과 총분산 243 / PCA를 이용한 형성적 구성개념 259 / 요약 280
Chapter 7·구조방정식모형과 확인적 요인분석·281
데이터셋 282 / SEM의 기본 아이디어 284 / SEM의 행렬 표현 285 / SEM 모형 적합 및 추정 방법 295 / OpenMx와 lavaan의 비교 309 / 요약 313
Chapter 8·모의실험·315
기초적인 샘플링 방법을 이용한 모의실험 316 / 의사난수 317 / 몬테카를로 모의실험 329 / 몬테카를로 적분 352 / 기각샘플링 357 / 중요샘플링 363 / 물리적 시스템 시뮬레이션하기 365 / 요약 367
Chapter 9·최적화·369
일차원 최적화 371 / 선형계획법 392 / 이차계획법 402 / 일반적인 비선형 최적화 404 / 요약 407
Chapter 10·고급 데이터 매니지먼트·409
R에서 데이터 정제하기 410 / 문자열 처리 및 패턴 매칭 412 / 부동소수점 연산 및 수치 데이터 타입 418 / R에서 메모리 관리 420 / 결측 데이터 424 / Amelia 패키지 431 / 요약 443
주요 용어 인덱스 444
주석 인덱스 447
이 책의 컬러차트, 강의 자료용 소스 다운로드하는 법 5
저자 서문 / 통계 공용어 오픈소스 R / Paul Gerrad·Radia M. Johnson 12
역자 서문 / R을 분석도구로 하는 문제 해결 안내서 / 정석오·최대우 13
이 책을 읽기 전에 14
Chapter 1·R로 프로그래밍 하기·19
R의 자료구조 23 / R로 데이터로드하기 45 / 기본 도표 및 ggplot2 패키지 51 /
제어문 60 / 함수 66 / 프로그래밍 및 디버깅 도구 70 / 요약 74
Chapter 2·R로 배우는 통계 방법론·75
기술통계량 78 / 확률분포 83 / 데이터에 분포를 적합(fit)시키기 88 / 가설 검정 99 / 요약 115
Chapter 3·선형모형·117
통계 모델링에 대한 개괄 118 / 선형회귀 122 / 군집분석 159 / 요약 162
Chapter 4·비선형방법·163
비모수적 모형과 모수적 모형 164 / 흡착 데이터셋과 체위 데이터셋 166 / 이론에 기반한 비선형회귀 166 / 시각화를 통해 비선형성 탐색하기 168 / 선형 프레임워크 확장하기 171 / 비모수적 비선형 방법론 181 / np 패키지의 비모수적 방법론들 195 / 요약 198
Chapter 5·선형대수·199
행렬과 선형대수학 200 / 신체기능(physical functioning) 데이터셋 203 / 기본 행렬 연산 204 / 삼각행렬 217 / 행렬의 분해 218 / 응용 예들 226 / 요약 239
Chapter 6·주성분분석과 요인분석·241
상관 및 공분산 구조 242 / 이 장에서 사용할 데이터셋 242 / 주성분분석과 총분산 243 / PCA를 이용한 형성적 구성개념 259 / 요약 280
Chapter 7·구조방정식모형과 확인적 요인분석·281
데이터셋 282 / SEM의 기본 아이디어 284 / SEM의 행렬 표현 285 / SEM 모형 적합 및 추정 방법 295 / OpenMx와 lavaan의 비교 309 / 요약 313
Chapter 8·모의실험·315
기초적인 샘플링 방법을 이용한 모의실험 316 / 의사난수 317 / 몬테카를로 모의실험 329 / 몬테카를로 적분 352 / 기각샘플링 357 / 중요샘플링 363 / 물리적 시스템 시뮬레이션하기 365 / 요약 367
Chapter 9·최적화·369
일차원 최적화 371 / 선형계획법 392 / 이차계획법 402 / 일반적인 비선형 최적화 404 / 요약 407
Chapter 10·고급 데이터 매니지먼트·409
R에서 데이터 정제하기 410 / 문자열 처리 및 패턴 매칭 412 / 부동소수점 연산 및 수치 데이터 타입 418 / R에서 메모리 관리 420 / 결측 데이터 424 / Amelia 패키지 431 / 요약 443
주요 용어 인덱스 444
주석 인덱스 447
