『크롤리의 통계학 강의』는 R을 활용해 통계학의 핵심 내용을 다룬 세계적 베스트셀러다. 통계학의 기본 개념부터 모집단 비교, 회귀 분석, 분산 분석, 일반화 선형 모형, R의 활용 등 통계학에 대한 주제를 가장 이해하기 쉬운 방식으로 깊이 있고 논리적으로 설명해주고 있으며 자세하고 단계적인 예제로 실제 활용하는 데에도 도움을 준다. 통계학에 대한 기본 지식이 없는 독자들도 이 책을 통해 통계학의 개념적인 부분을 확실하고 명쾌하게 이해할 수 있을 것이다.

『The R Book (Second Edition) 한국어판』은 빅데이터 시대에 가장 범용적으로 사용되는 통계 언어인 R의 기초부터 활용까지 전반적인 내용과 상세한 예제를 다룬 책이다. 이 책에서는 R을 이용하여 데이터 처리에 필요한 기초문법과 그래픽부터 가설 검정, 회귀분석, 분산 분석, 다변량 분석, 시계열 분석, 생존 분석, 베이지안 통계 등의 고급 분석까지 폭 넓게 다루고 있다. 이 책 한 권으로 R언어 초보자부터 전문가까지 누구나 필요로 하는 데이터 처리와 분석에 대한 다양한 정보를 습득할 수 있다. 특히 각 주제에 대한 분석방법을 상세한 예제코드와 함께 소개하고 있어 데이터 분석 기술과 R 프로그래밍 기술을 쉽게 익히고 실행하여 볼 수 있다.

[목 차]

『크롤리의 통계학 강의』

1장. 기본 사항
2장. 데이터 프레임
3장. 중심 경향
4장. 분산
5장. 하나의 표본
6장. 두 표본
7장. 회귀 분석
8장. 분산 분석
9장. 공분산 분석
10장. 다중 회귀
11장. 대비
12장. 기타 반응 변수들
13장. 카운트 데이터
14장. 비율 데이터
15장. 바이너리 반응 변수
16장. 사망과 실패 데이터

『The R Book (Second Edition) 한국어판』

1장. 시작
2장. R 언어의 기초
3장. 데이터 입력
4장. 데이터 프레임
5장. 그래픽스
6장. 테이블
7장. 수학 연산
8장. 고전 검사
9장. 통계 모델링
10장. 회귀 분석
11장. 분산 분석
12장. 공분산 분석
13장. 일반화 선형 모형
14장. 카운트 데이터
15장. 테이블 형태의 카운트 데이터
16장. 비율 데이터
17장. 바이너리 반응 변수
18장. 일반화 가법 모형
19장. 혼합 모형
20장. 비선형 회귀 분석
21장. 메타 분석
22장. 베이지안 통계
23장. 나무 모형
24장. 시계열 분포
25장. 다변량 통계
26장. 공간 통계
27장. 생존 분석
28장. 시뮬레이션 모형
29장. 그래픽 스타일 변경

세트 구성: 전2권

1) 크롤리의 통계학 강의
2) The R Book (Second Edition) 한국어판

『크롤리의 통계학 강의』 소개

R을 활용해 통계학의 핵심 내용을 다룬 세계적 베스트셀러다. 통계학의 기본 개념부터 모집단 비교, 회귀 분석, 분산 분석, 일반화 선형 모형, R의 활용 등 통계학에 대한 주제를 가장 이해하기 쉬운 방식으로 깊이 있고 논리적으로 설명해주고 있으며 자세하고 단계적인 예제로 실제 활용하는 데에도 도움을 준다. 통계학에 대한 기본 지식이 없는 독자들도 이 책을 통해 통계학의 개념적인 부분을 확실하고 명쾌하게 이해할 수 있을 것이다.

『The R Book (Second Edition) 한국어판』 소개

빅데이터 시대에 가장 범용적으로 사용되는 통계 언어인 R의 기초부터 활용까지 전반적인 내용과 상세한 예제를 다룬 책이다. 이 책에서는 R을 이용하여 데이터 처리에 필요한 기초문법과 그래픽부터 가설 검정, 회귀분석, 분산 분석, 다변량 분석, 시계열 분석, 생존 분석, 베이지안 통계 등의 고급 분석까지 폭 넓게 다루고 있다. 이 책 한 권으로 R언어 초보자부터 전문가까지 누구나 필요로 하는 데이터 처리와 분석에 대한 다양한 정보를 습득할 수 있다. 특히 각 주제에 대한 분석방법을 상세한 예제코드와 함께 소개하고 있어 데이터 분석 기술과 R 프로그래밍 기술을 쉽게 익히고 실행하여 볼 수 있다.

이 책의 대상 독자

■ 컴퓨터와 통계 초보자
■ 프로젝트 작업에 도움이 필요한 학생
■ R과 통계 작업을 수행한 경험이 있으나 두 분야에 대해 배우고 싶은 사람
■ 회귀 분석과 분산 분석 경험이 있으나 고급 통계 모델링을 배우고 싶은 사람
■ 통계 경험이 있는 R 초보자
■ 컴퓨터 경험이 있는 R 초보자
■ 통계와 컴퓨터에 익숙하지만 참고서가 필요한 사람

이 책의 내용

■ R을 활용한 통계 작업의 세밀한 부분까지 총정리
■ 현재의 R 버전 3에 맞춘 내용 업데이트
■ 핵심적 통계 기법들에 대한 상세한 설명
■ 선형 모형(회귀 분석, 분산 분석, 공분산 분석)과 일반화 선형 모형(카운트 데이터, 비율 데이터, 사망까지의 시간 데이터)에 대한 집중적 고찰
■ 실험 설계에 대한 깊이 있는 설명
■ 웹사이트를 통한 데이터 파일, 코드, 추가적인 문서 제공

마이클 크롤리(Michael J. Crawley)
영국 런던 임페리얼 칼리지 실우드파크 캠퍼스에서 강의하고 있는 교수다. 영국왕립학회 회원(Fellow of the Royal Society)이며 R과 통계학 관련 베스트셀러인 『Statistical Computing: An Introduction to Data Analysis Using S-Plus』의 저자기도 하다.



옮긴이 염현식
시험관아기시술 센터에서 난임 전문 산부인과 의사로 활동 중이다. 메타 분석을 포함한 통계 분석, 베이지안 데이터 분석, 그래픽스, 논문 작성 등에 관심이 많으며, 이런 분야에서 R을 적극적으로 사용하고 있다. 데이터 분석의 전반적인 과정을 수행하는 데 반드시 필요한 통계학적 기법들을 이해하기 쉽게 정리함으로써 통계학에 대한 기본 지식이 없는 독자들도 어려움 없이 데이터 분석을 진행할 수 있는 방법을 제시하기 위해 노력을 기울이고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 『R을 활용한 바이오인포매틱스』(2014)를 번역했다.

옮긴이 정사범
대학에서 산업공학을 전공했으며, 현재는 엘지전자에 근무하며 제품 개발 과정에서 발생되는 다양한 형태의 데이터를 분석하기 위한 데이터마이닝 알고리즘을 연구하고 있다.
최근에는 비정형화된 데이터를 분석해 제품 개발 지식을 체계화하기 위한 방법에 대해 연구 및 프로젝트를 하고 있다. 『RStudio 따라잡기』(에이콘출판, 2013) 등을 번역했다.

옮긴이 권정민
세상은 데이터로 이루어져 있다고 생각하며, 이를 잘 활용해 좀 더 많은 사람을 널리 즐겁게 하자는 목표를 가지고 다양한 데이터 분석 및 활용 방안을 고민하고 연구하는 것을 업으로 하고 있다. 카이스트와 포스텍에서 산업공학과 전산학을 전공했으며 다양한 산업군에서 데이터 분석을 해왔다. 데이터가 화두로 떠오르기 조금 전에 세상이 데이터로 이뤄졌음을 깨달았다는 것에 조그마한 자부심을 느끼며, 데이터에서 가치를 찾아내는 일을 좀 더 즐겁고 지속적으로 할 수 있는 방안을 찾고자 매일 고민하며 연구한다. 『빅 데이터 분석 도구 R 프로그래밍』(에이콘출판, 2012) 등을 번역했다.