R 통계 프로그래밍 예제를 통한 실무에의 활용

책 소개

오픈소스 소프트웨어인 R은 기계학습, 데이터마이닝 등 과학 분야에서도 그렇지만 통계 분야에서 인기를 얻어가고 있다. 현대 수학 이론과 통계에의 응용은 놀랄만한 수준이 되었고 이 소프트웨어는 그 속에서 중요한 역할을 하고 있다. 이 책은 약간의 통계학 배경지식이 있는 독자들에게 R을 이용한 통계적 모델링을 소개하려는 조심스러운 시도이다. 여러 다른 배경이 있는 동료들과의 경험을 바탕으로 생각해 보면 많은 사람들이 이런 내용을 배워서 각자의 영역에서 불확실성과 관련된 분석에 적용하기를 원하고 있었다. 10여년 전이었다면 동료들은 괜찮은 참고서적 정도로 만족했을 것이지만 이제는 그렇지 않다. 거의 모든 분야에서 컴퓨터로 업무를 보고 있고 자연히 스프레드시트, 데이터베이스, 어떤 때는 텍스트 형식의 데이터를 다루게 되었다. 적당한 통계적 모형을 물어볼 때마다 항상 “그럼 소프트웨어는?”이라는 질문이 따라붙었다. 그럴 때마다 나의 대답은 항상 R이었다. 왜냐면 R은 아주 간단하고 지난 7 년간 함께했기 때문이다. 이 책의 여러 장에 걸쳐 나의 이런 경험을 자세히 담았다. 통계 모델링을 하는 동료들과 의견을 주고받다 보니 어느 부분을 배울 때 어려워하는지 알 수 있었다. 어려움을 제거하려는 첫 번째 시도는 초보자에게 익숙한 데이터의 기본적인 개념을 소개하는 것이었다. 세부적인 면에서만 달라지는 것이지만 자신의 분야를 소개하는 것이 여러분에게 동기유발이 될 것이라고 믿는다. 대부분의 통계 소프트웨어와 마찬가지로 R에는 최근의 통계 방법론을 포함하는 모듈과 패키지가 있다. 처음 다섯 장은 기본적인 개념과 R의 기초, 데이터 시각화, 탐색적 데이터 분석, 통계적 가설검증에 초점을 맞춘다. 기본개념은 흥미로운 예제를 통해 그려지고 그 뒤에 나오는 다섯 장의 바탕이 된다. 선형과 로지스틱 회귀모형 등은 응용 측면에서 관심을 끌고 있다. 이론 설명은 일반적인 성격이 있고 방법론은 다양한 분야에 쉽게 적용할 수 있다. 마지막 두 장은 Breiman 학파의 영향을 받은 것으로 여기에서는 CART(Classification and Regression Trees)에 대해 자세히 논하고 실제 데이터세트에 이를 적용한다.

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