R 통계 프로그래밍 교과서

1장. 시작하기 1.1 통계 프로그래밍이란? 1.2 이 책의 개요 1.3 R 패키지 1.4 왜 명령줄을 사용하는가? 1.5 글꼴 규약 1.6 R과 RStudio 설치 1.7 RStudio 시작 1.8 R 통계 프로그래밍 자료2장. R 언어 소개 2.1 첫 단계 2.1.1 R은 휴대용 계산기 2.1.2 변수 할당하기 2.1.3 R 종료하기 2.2 기본 특징 2.2.1 함수 2.2.2 대·소문자를 구별하는 R 2.2.3 작업공간에서 할당된 객체 목록 2.3 벡터 생성 2.3.1 수치형 벡터 2.3.2 벡터 요소 추출 2.3.3 벡터 연산 2.3.4 패턴형 벡터 2.3.5 불규칙형 벡터 2.3.6 문자형 벡터 2.3.7 요인형 벡터 2.3.8 더 자세한 벡터 요소 추출 2.3.9 행렬과 배열 2.4 데이터 저장 2.4.1 숫자의 근사 저장 2.4.2 숫자의 정확한 저장 2.4.3 날짜와 시간 함수 2.4.4 결측값, 비 숫자, 무한대, 값이 존재하지 않음 2.5 패키지, 라이브러리, 저장소 2.6 도움말 기능 2.6.1 내장 도움말 2.6.2 내장 예제 2.6.3 도움말 찾기 2.6.4 내장 그래프 함수 2.6.5 기본 내장 함수 2.7 논리형 벡터와 관계 연산자 2.7.1 Boolean 대수 2.7.2 논리 연산자 2.7.3 관계 연산자 2.8 데이터 프레임과 리스트 2.8.1 데이터 프레임의 요소와 부분집합 추출하기 2.8.2 모집단에서 무작위 표본 추출하기 2.8.3 데이터 프레임 구축하기 2.8.4 결측값을 포함하는 데이터 프레임 다루기 2.8.5 리스트 구축하기 2.9 데이터 불러오고 내보내기 2.9.1 작업 디렉토리 변경하기 2.9.2 R-전용 데이터 화일로 저장하고 편집하기 2.9.3 다른 형태의 파일로 데이터 내보내기 2.9.4 이미지 파일로 그래프 저장하고 편집하기 2.9.5 외부 데이터 세트 불러오기3장. 통계 그래프 프로그래밍 - 데이터 시각화 3.1 고급 그래프 3.1.1 막대 그래프와 점 그래프 3.1.2 파이 그래프 3.1.3 히스토그램 3.1.4 상자 그림 3.1.5 산점도 3.1.6 데이터 프레임 그래프 3.1.7 QQ 그래프 3.2 고급 그래프 선택 시 고려 사항 3.3 저급 그래픽 함수 3.3.1 그림 영역과 여백 지정 3.3.2 구성 성분 추가 3.3.3 축, 눈금, 레이블 조정 3.3.4 매개변수 설정 3.4 다른 그래픽 시스템 3.4.1 ggplot2 패키지 3.4.2 lattice 패키지 3.4.3 grid 패키지 3.4.4 대화형 그래프4장. R 프로그래밍 4.1 흐름 제어 4.1.1 for() 반복문 4.1.2 if() 조건문 4.1.3 while() 반복문 4.1.4 Newton 법 – 비선형 방정식의 해 4.1.5 repeat 반복문과, break와 neat 서술문 4.2 함수를 통한 복잡성 처리 4.2.1 함수란? 4.2.2 함수의 효력이 미치는 범위 4.2.3 다중 객체 반환 4.2.4 S3 클래스를 이용한 프린트 제어 4.3 함수형 반복문 4.4 Rstudio 프로그래밍 팁 4.4.1 편집기에서 코드를 편집하라 4.4.2 주석에는 “#” 기호를 사용하라 4.4.3 깔끔하게 코딩하라 4.5 프로그래밍 지침 4.5.1 하향식 코드 설계 4.6 디버깅과 유지관리 4.6.1 버그가 존재한다는 것을 인정하라 4.6.2 버그를 재현해보라 4.6.3 버그의 원인을 확인하라 4.6.4 오류를 해결하고 시험하라 4.6.5 유사한 오류를 찾아라 4.6.6 Rstudio 통합개발 환경에서 디버깅하기 4.6.7 RGui 콘솔에서 디버깅하기 4.7 효율적인 프로그래밍 4.7.1 최적화 코드 사용법을 배우라 4.7.2 효율적 알고리즘을 사용하라 4.7.3 프로그램 실행 시간을 측정하라 4.7.4 다른 컴파일 언어를 사용해보라 4.7.5 신중하게 최적화하라5장. 시뮬레이션 5.1 몬테카를로 시뮬레이션 5.2 의사 난수 생성 5.3 확률 변수의 시뮬레이션 5.3.1 베르누이 확률 변수 5.3.2 이항 확률 변수 5.3.3 포아송 확률 변수 5.3.4 지수 확률 변수 5.3.5 정규 확률 변수 5.3.6 내장 분포 함수 5.4 다변량 난수 생성 5.5 마르코프 연쇄 시뮬레이션 5.6 몬테카를로 적분 5.7 고급 시뮬레이션 방법 5.7.1 기각 샘플링 5.7.2 중요도 샘플링6장. 전산 선형 대수학 6.1 벡터와 행렬 6.1.1 행렬의 객체 구축 6.1.2 행렬의 요소 색인 6.1.3 행렬의 성질 6.1.4 삼각 행렬 6.1.5 행렬 연산 6.2 행렬의 곱셈과 역행렬 6.2.1 행렬의 역변환 6.2.2 LU 분해 6.2.3 R을 이용한 역행렬 6.2.4 선형 시스템의 해 6.3 고유값과 고유벡터 6.4 다른 행렬 분해 6.4.1 특이값 분해 6.4.2 초레스키 분해 6.4.3 QR 분해 6.5 고급 행렬 연산 6.5.1 크로네커 곱 6.5.2 apply() 함수7장. 수치 최적화 7.1 황금분할 탐색법 7.2 Newton-Raphson 법 7.3 Nelder-Mead 단체법 7.4 내장 최적화 함수 7.5 선형 계획법 7.5.1 선형 계획법 문제의 해 7.5.2 극대화와 다른 유형의 제약 조건 7.5.3 특수한 상황 7.5.4 가변적 변수 7.5.5 정수 계획법 7.5.6 패키지를 이용한 최적화 7.5.7 이차 계획법부록 확률 변수와 분포찾아보기

출처: 국립중앙도서관 서지정보