3일 만에 끝내는 코딩 통계
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| Publication Date | 2021/10/29 |
| Pages/Weight/Size | 170*230*20mm |
| ISBN | 9791167070265 |
| Categories | 자연과학 |
Description
통계와 코딩은 이제 현대인의 기초 소양이 되었다. 이 책은 코딩 초보자, 통계 비전문가를 위한 입문서로서, 3일 만에 코딩과 통계의 감을 잡을 수 있도록 해준다. 사용하기 쉽고 통계에 최적화된 R 언어를 설치하는 것(1장)부터 차근차근 알려준다. 그리고 고등학교 때 배운 순열과 조합(2장)부터 시작해 확률(3장), 조건부확률(4장), 확률분포(5장), 통계적 추정(6장)까지 따라가며 통계를 코딩으로 함께 풀어본다. 몇 줄의 코드를 직접 입력하고 실행해보면서 통계적 개념을 명확히 알게 되고 코딩까지 자연스럽게 익힐 수 있게 될 것이다. 여기에 더해 컴퓨터 성능이 고도로 발달한 시대의 통계 기법인 부트스트랩(7장)까지 맛보고 나면, 통계와 코딩이 불가분의 관계라는 것을 더욱 실감할 것이다. 그리고 이후 더 공부해보려는 독자들을 위해서 넓고 깊은 통계학의 세계를 안내하는 지도(8장)가 마련돼 있다.
Contents
들어가며
01 R 설치 및 사용법
왜 R 언어인가 | R 설치방법
■ 어떤 도구로 통계학을 배울 것인가
02 경우의 수, 순열, 조합
코딩으로 확률과 통계 시작하기 | R에서 변수 사용하기 | 팩토리얼을 구하는 코드 짜기 | 함수 만들기 | R로 순열 구하기 | R로 조합 계산하기 | 프로그래밍으로 확률과 통계를 공부하는 이유
■ 상트페테르부르크의 역설
03 확률
확률은 경우의 수 세기 | 용어 | 수학적 확률 | 통계적 확률 | 극한의 의미 | 큰 수의 법칙 | 큰 수의 법칙은 돈이 된다 | 수학적 확률로 확률 문제 풀기 | 통계적 확률로 문제 풀기: 시뮬레이션 | R과 몬테카를로 시뮬레이션으로 확률 문제 풀기 | 몬테카를로 방법으로 원주율 계산하기 | 몬티홀 문제
■ 심슨의 역설
04 조건부확률
조건부확률이란 | 베이즈 정리 | 조건부확률 시뮬레이션하기 | 베이즈 정리 시뮬레이션하기: 코로나19 검사
■ 생일 역설: 왜 드물게 보이는 사건은 꼭 일어나곤 하는가
05 확률분포
확률분포란 | 이산확률변수와 연속확률변수 | R로 이산확률분포 시뮬레이션하기: 로또 복권 | 가장 대표적인 연속확률분포, 정규분포 | R로 정규분포 다루기 | 중심극한정리 | 중심극한정리는 (거의) 모든 분포에 적용된다
■ 아들/딸 역설
06 통계적 추정
통계적 추정이란 | 통계적 추정의 종류 | 모평균의 추정 | 표본평균 시뮬레이션하기 | 모평균에 대한 구간추정 | R로 95% 신뢰구간의 성질 확인하기 | 컴퓨터 시대의 무식한(?) 추정 방식
■ 예측정확도의 역설
07 부트스트랩
컴퓨터 시대의 통계학 | 부트스트랩의 원리 | 부트스트랩으로 모평균 추정하기 | 부트스트랩으로 모표준편차 추정하기 | 통계적 가설검정 | 부트스트랩 신뢰구간을 활용한 가설검정 | 다시 컴퓨터 시대의 통계학
■ 확률의 세계와 인간의 편향
08 통계학의 지도
통계학에 좀 더 관심 있는 분들을 위해 | 통계학 공부의 ‘테크트리’ | 통계학의 분야들 | 데이터과학과 통계학
■ 통계학과 기계학습, 비슷하면서도 서로 다른
나오며
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저자 소개
01 R 설치 및 사용법
왜 R 언어인가 | R 설치방법
■ 어떤 도구로 통계학을 배울 것인가
02 경우의 수, 순열, 조합
코딩으로 확률과 통계 시작하기 | R에서 변수 사용하기 | 팩토리얼을 구하는 코드 짜기 | 함수 만들기 | R로 순열 구하기 | R로 조합 계산하기 | 프로그래밍으로 확률과 통계를 공부하는 이유
■ 상트페테르부르크의 역설
03 확률
확률은 경우의 수 세기 | 용어 | 수학적 확률 | 통계적 확률 | 극한의 의미 | 큰 수의 법칙 | 큰 수의 법칙은 돈이 된다 | 수학적 확률로 확률 문제 풀기 | 통계적 확률로 문제 풀기: 시뮬레이션 | R과 몬테카를로 시뮬레이션으로 확률 문제 풀기 | 몬테카를로 방법으로 원주율 계산하기 | 몬티홀 문제
■ 심슨의 역설
04 조건부확률
조건부확률이란 | 베이즈 정리 | 조건부확률 시뮬레이션하기 | 베이즈 정리 시뮬레이션하기: 코로나19 검사
■ 생일 역설: 왜 드물게 보이는 사건은 꼭 일어나곤 하는가
05 확률분포
확률분포란 | 이산확률변수와 연속확률변수 | R로 이산확률분포 시뮬레이션하기: 로또 복권 | 가장 대표적인 연속확률분포, 정규분포 | R로 정규분포 다루기 | 중심극한정리 | 중심극한정리는 (거의) 모든 분포에 적용된다
■ 아들/딸 역설
06 통계적 추정
통계적 추정이란 | 통계적 추정의 종류 | 모평균의 추정 | 표본평균 시뮬레이션하기 | 모평균에 대한 구간추정 | R로 95% 신뢰구간의 성질 확인하기 | 컴퓨터 시대의 무식한(?) 추정 방식
■ 예측정확도의 역설
07 부트스트랩
컴퓨터 시대의 통계학 | 부트스트랩의 원리 | 부트스트랩으로 모평균 추정하기 | 부트스트랩으로 모표준편차 추정하기 | 통계적 가설검정 | 부트스트랩 신뢰구간을 활용한 가설검정 | 다시 컴퓨터 시대의 통계학
■ 확률의 세계와 인간의 편향
08 통계학의 지도
통계학에 좀 더 관심 있는 분들을 위해 | 통계학 공부의 ‘테크트리’ | 통계학의 분야들 | 데이터과학과 통계학
■ 통계학과 기계학습, 비슷하면서도 서로 다른
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