Quantitative Economics with R
경제학에서 배우는 데이터 과학과 분석론
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9791161756288
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| Publication Date | 2022/03/31 |
| Pages/Weight/Size | 155*235*30mm |
| ISBN | 9791161756288 |
| Categories | IT 모바일 > 컴퓨터 공학 |
Description
데이터 과학에 초점을 맞춰 계량경제학의 현대적인 분석 방법을 설명한다. R과 RStudio를 소개하고 해들리 위컴(Hadley Wickham)이 개발한 tidyverse 패키지를 이용해 데이터 분석 워크플로우의 여러 부분을 설명한다. R 코드를 이용한 간결한 설명 후에 R 기술을 연마할 수 있으며, 실습으로 이해의 폭을 넓힐 수 있다.
Contents
1부. 책의 구성과 R 소개
1장. 개요
2장. R과 RStudio
2부. 데이터 관리와 그래프 작성
3장. R로 데이터 가져오기
4장. 데이터 랭글링과 그래프 작성
5장. 네트워크
3부. 데이터 분석에 필요한 수학 사전지식
6장. 함수
7장 차분방정식
8장. 행렬
4부. 데이터 기반 추론
9장. 통계적 추론
10장. 인과적 추론
5부. 성장 데이터 접근, 분석, 해석
11장. 성장 데이터와 모형
12장. 성장 원인
6부. 시계열 데이터
13장. 시계열 그래프
14장. 시계열 모형
7부. 데이터를 통한 통계적 학습과 머신러닝
15장. 평활기와 일반화 가법 모형
16장. 트리부터 랜덤 포레스트까지
1장. 개요
2장. R과 RStudio
2부. 데이터 관리와 그래프 작성
3장. R로 데이터 가져오기
4장. 데이터 랭글링과 그래프 작성
5장. 네트워크
3부. 데이터 분석에 필요한 수학 사전지식
6장. 함수
7장 차분방정식
8장. 행렬
4부. 데이터 기반 추론
9장. 통계적 추론
10장. 인과적 추론
5부. 성장 데이터 접근, 분석, 해석
11장. 성장 데이터와 모형
12장. 성장 원인
6부. 시계열 데이터
13장. 시계열 그래프
14장. 시계열 모형
7부. 데이터를 통한 통계적 학습과 머신러닝
15장. 평활기와 일반화 가법 모형
16장. 트리부터 랜덤 포레스트까지