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단행본Programming insigh

R Cookbook: 데이터 분석과 통계, 그래픽스를 위한 실전 예제

서명/저자사항
R Cookbook: 데이터 분석과 통계, 그래픽스를 위한 실전 예제/ 폴 티터 지음; 이제원 옮김
발행사항
서울: 인사이트, 2012
형태사항
xx, 500 p. : 삽도 ; 24 cm
총서사항
Programming insigh
ISBN
9788966260379
주기사항
감수: 유충현 원저자명: Teetor, Paul 색인: p. 481-500
원서명
R Cookbook
소장정보
위치등록번호청구기호 / 출력상태반납예정일
이용 가능 (1)
자료실EM043253대출가능-
이용 가능 (1)
  • 등록번호
    EM043253
    상태/반납예정일
    대출가능
    -
    위치/청구기호(출력)
    자료실
책 소개
정규분포검정을 R에서 어떻게 하더라?

R은 통계와 데이터 분석, 그래픽스 작업 등 다양한 분야에 활용할 수 있는 매우 강력한 도구지만, 코딩을 해야 한다는 점은 매우 큰 장벽으로 느껴진다.
이 책은 R을 사용하는 독자들이 마주치는 여러 문제와 해결 방법을 알려준다. 200개가 넘는 코드들을 통해 R에서 문제에 접근하는 정석적인 방법을 알 수 있고, 코드를 조금만 수정하여 독자들의 문제도 해결할 수 있다.
R을 처음 접하는 독자라면 기초부터 한 단계씩 배울 수 있는 안내서로, R을 잘 아는 이에게는 항상 곁에 두고 찾아볼 수 있는 참고 자료가 될 것이다.

이 책에서 다루는 내용
- 벡터 생성, 변수 선언, 기본 함수
- 데이터 입력과 출력
- 행렬, 목록, 팩터, 데이터 프레임 같은 자료 구조 다루기
- 확률, 확률 분포, 랜덤 변수 다루기
- 일반 통계와 신뢰 구간, 통계적 가설 검증하기
- 다양한 형태의 그래픽 만들기
- 선형 회귀나 분산 분석을 활용한 통계 모델 만들기
- 군집 찾기 같은 고급 통계 기법

목차

1장 시작하기와 도움 얻기
__1.1 R 다운로드와 설치
__1.2 R 시작하기
__1.3 커맨드 입력하기
__1.4 R에서 나가기
__1.5 R을 잠깐 중단하기
__1.6 제공된 문서 읽기
__1.7 함수 도움말 보기
__1.8 제공된 문서를 검색하기
__1.9 패키지 도움말 보기
__1.10 인터넷 검색으로 도움말 보기
__1.11 적절한 함수와 패키지 찾기
__1.12 메일링 리스트 검색하기
__1.13 메일링 리스트에 질문 보내기

2장 기초 사항들
__2.1 출력하기
__2.2 변수 설정하기
__2.3 변수 나열하기
__2.4 변수 삭제하기
__2.5 벡터 생성하기
__2.6 기본적인 통계량 계산하기
__2.7 수열 생성하기
__2.8 벡터 비교하기
__2.9 벡터에 있는 원소 선택하기
__2.10 벡터 연산 수행하기
__2.11 연산자 우선 순위 틀리지 않기
__2.12 R 함수 정의하기
__2.13 더 적게 입력하고 많이 얻어내기
__2.14 흔히 하는 실수

3장 R 둘러보기
__3.1 작업 디렉터리 알아내기와 설정하기
__3.2 작업 공간 저장하기
__3.3 커맨드 히스토리 보기
__3.4 이전 커맨드의 결과 저장하기
__3.5 검색 경로 보기
__3.6 패키지의 함수에 접근하기
__3.7 내장된 데이터세트에 접근하기
__3.8 설치된 패키지 목록 보기
__3.9 CRAN에서 패키지 설치하기
__3.10 CRAN 미러 사이트 기본 설정하기
__3.11 시작 메시지 그만 보기
__3.12 스크립트 실행하기
__3.13 일괄 실행 스크립트 실행하기
__3.14 환경 변수 알아내기와 설정하기
__3.15 R의 홈 디렉터리 찾아내기
__3.16 R 커스터마이징하기

4장 입력과 출력
__4.1 키보드로 데이터 입력하기
__4.2 자릿수 더 적게(혹은 더 많이) 출력하기
__4.3 출력을 파일로 리디렉션하기
__4.4 파일 목록 보기
__4.5 윈도에서 나타나는 ‘Cannot Open File(파일을 열 수 없음)’ 해결하기
__4.6 고정폭 레코드 읽기
__4.7 테이블로 된 데이터 파일 읽기
__4.8 CSV 파일에서 읽어오기
__4.9 CSV 파일로 쓰기
__4.10 웹에서 테이블 혹은 CSV 데이터를 읽어오기
__4.11 HTML 테이블에서 데이터 읽어오기
__4.12 복잡한 구조를 가진 파일 읽기
__4.13 MySQL 데이터베이스에서 읽어오기
__4.14 객체를 저장하고 전송하기

5장 데이터 구조
__5.1 벡터에 데이터 추가하기
__5.2 벡터에 데이터 삽입하기
__5.3 재활용 규칙 이해하기
__5.4 요인 생성하기(범주형 변수)
__5.5 여러 벡터를 합쳐서 하나의 벡터와 요인으로 만들기
__5.6 목록 생성하기
__5.7 위치로 목록의 원소 선택하기
__5.8 이름으로 목록의 원소 선택하기
__5.9 이름/값 연계 목록 만들기
__5.10 목록에서 원소 제거하기
__5.11 목록의 구조를 없애 벡터로 만들기
__5.12 NULL 원소를 목록에서 제거하기
__5.13 조건을 사용해 목록의 원소 제거하기
__5.14 행렬의 초기 내용 설정하기
__5.15 행렬의 연산 수행하기
__5.16 행렬의 행과 열에 친절한 이름 붙이기
__5.17 행렬에서 하나의 행 또는 열을 선택하기
__5.18 열에서 데이터를 가져와 데이터 프레임의 초기 내용 설정하기
__5.19 행에서 데이터를 가져와 데이터 프레임의 초기 내용 설정하기
__5.20 데이터 프레임에 행 추가하기
__5.21 데이터 프레임 사전 할당하기
__5.22 위치로 데이터 프레임의 열 선택하기
__5.23 이름으로 데이터 프레임의 열 선택하기
__5.24 더 쉽게 행과 열 선택하기
__5.25 데이터 프레임의 열 이름 바꾸기
__5.26 데이터 프레임 편집하기
__5.27 데이터 프레임에서 NA 제거하기
__5.28 이름으로 열 제외하기
__5.29 데이터 프레임 두 개 합치기
__5.30 하나의 공통된 열로 데이터 프레임 병합하기
__5.31 데이터 프레임의 내용에 더 쉽게 접근하기
__5.32 하나의 단일값을 다른 것으로 변환하기
__5.33 하나의 구조로 된 자료형을 다른 자료형으로 변환하기

6장 데이터 변형
__6.1 벡터를 여러 집단으로 분할하기
__6.2 목록의 각 원소에 함수 적용하기
__6.3 모든 행에 함수 적용하기
__6.4 모든 열에 함수 적용하기
__6.5 데이터 집단에 함수 적용하기
__6.6 행 집단에 함수 적용하기
__6.7 상응하는 벡터들 또는 목록들에 함수 적용하기

7장 문자열과 날짜
__7.1 문자열의 길이 알아내기
__7.2 문자열 연결하기
__7.3 하위 문자열 추출하기
__7.4 구분 문자로 문자열 변환하기
__7.5 하위 문자열 대체하기
__7.6 문자열에서 특수문자 보기
__7.7 문자열의 모든 쌍별 조합 만들기
__7.8 현재 날짜 알아내기
__7.9 문자열을 날짜로 변환하기
__7.10 날짜를 문자열로 변환하기
__7.11 연, 월, 일을 날짜로 변환하기
__7.12 율리우스력 날짜 알아내기
__7.13 날짜의 일부 추출하기
__7.14 날짜로 된 수열 생성하기

8장 확률
__8.1 조합의 개수 세기
__8.2 조합 생성하기
__8.3 난수 생성하기
__8.4 재현 가능한 난수 생성하기
__8.5 랜덤 표본 생성하기
__8.6 랜덤 수열 생성하기
__8.7 랜덤으로 벡터의 순열 만들기
__8.8 이산분포의 확률 계산하기
__8.9 연속분포의 확률 계산하기
__8.10 확률을 분위수로 변환하기
__8.11 밀도함수 그래프로 그리기

9장 일반통계
__9.1 데이터 요약하기
__9.2 상대도수 계산하기
__9.3 요인을 표로 만들기, 분할표 생성하기
__9.4 범주형 변수의 독립성 검사하기
__9.5 데이터세트의 분위수 및 사분위수 계산하기
__9.6 역분위수 구하기
__9.7 데이터를 z점수로 변혼하기
__9.8 표본의 평균 검사하기(t 검정)
__9.9 평균에 대한 신뢰구간 형성하기
__9.10 중앙값에 대한 신뢰구간 형성하기
__9.11 표본비율 검사하기
__9.12 비율에 대한 신뢰구간 형성하기
__9.13 정규성 검사하기
__9.14 연속에 대해 검사하기
__9.15 두 표본의 평균 비교하기
__9.16 비모수적으로 두 표본의 위치 비교하기
__9.17 상관관계의 유의성 검사하기
__9.18 집단들이 동일 비율로 되어있는지 검사하기
__9.19 집단 평균들을 쌍별로 비교하기
__9.20 두 표본이 동일 분포에서 왔는지 검사하기

10장 그래픽스
__10.1 산점도 생성하기
__10.2 제목과 라벨 추가하기
__10.3 격자 추가하기
__10.4 여러 집단의 산포도 생성하기
__10.5 범례 추가하기
__10.6 산점도의 회귀선 그리기
__10.7 모든 변수들 간 그래프 그리기
__10.8 요인 수준별 산점도 하나씩 생성하기
__10.9 막대그래프 생성하기
__10.10 막대그래프에 신뢰구간 추가하기
__10.11 막대그래프 칠하기
__10.12 x와 y점으로 선 그리기
__10.13 선의 유형, 두께, 색상 변경하기
__10.14 여러 개의 데이터세트를 그래프로 그리기
__10.15 수직선 또는 수평선 추가하기
__10.16 박스플롯 생성하기
__10.17 각 요인 수준별 박스플롯 하나씩 생성하기
__10.18 히스토그램 생성하기
__10.19 히스토그램에 추정 밀도 추가하기
__10.20 이산 히스토그램 생성하기
__10.21 정규 분위수-분위수 그래프(Q-Q) 생성하기
__10.22 다른 분위수-분위수 그래프 생성하기
__10.23 그래프의 변수를 다양한 색상으로 만들기
__10.24 함수를 그래프로 그리기
__10.25 여러 그래프르 그릴 때 일시정지하기
__10.26 한 페이지에 여러 개의 도표 나타내기
__10.27 그래픽스 창 추가로 열기
__10.28 그래프를 파일에 쓰기
__10.29 그래픽 매개변수 변경하기

11장 선형회귀와 분산분석
__11.1 단순선형회귀 실시하기
__11.2 다중선형회귀 실시하기
__11.3 회귀통계량 알아내기
__11.4 회귀의 요약 결과 이해하기
__11.5 절편이 없는 선형회귀 실시하기
__11.6 상호작용 항을 넣어 선형회귀 실시하기
__11.7 최선의 회귀변수 선택하기
__11.8 데이터의 부분집합에 대해 회귀분석하기
__11.9 회귀식 내에 표현식 사용하기
__11.10 다항식 회귀분석하기
__11.11 변환된 데이터를 회귀분석하기
__11.12 최적의 거듭제곱 변환 찾기(박스-칵스 절차)
__11.13 회귀계수의 신뢰구간 형성하기
__11.14 회귀 잔차 그래프 그리기
__11.15 선형회귀 진단하기
__11.16 영향력이 큰 관찰 판별하기
__11.17 잔차의 자기상관 검정하기(Durbin-Watson 검정)
__11.18 새로운 값들 예측하기
__11.19 예측구간 형성하기
__11.20 일원분산분석 수행하기
__11.21 상호작용 그래프 생성하기
__11.22 집단 평균들 간의 차이 알아내기
__11.23 로버스트 분산분석(Kruskal-Wallis 검정) 수행하기
__11.24 분산분석을 사용해서 모델 비교하기

12장 쓸만한 요령들
__12.1 데이터 조금만 보기
__12.2 가로를 넓혀서 출력하기
__12.3 대입 결과를 출력하기
__12.4 행과 열 합계 내기
__12.5 열의 형태로 데이터 출력하기
__12.6 데이터 묶기
__12.7 특정 값의 위치 찾기
__12.8 벡터의 매 n번째 원소 선택하기
__12.9 원소쌍의 최저 또는 최댓값 찾기
__12.10 여러 개 요인의 모든 조합 생성하기
__12.11 데이터 프레임의 구조 없애기
__12.12 데이터 프레임 정렬하기
__12.13 두 개의 열을 기준으로 정렬하기
__12.14 변수에서 속성 벗겨내기
__12.15 객체의 구조 알아내기
__12.16 코드 시간 재기
__12.17 경고와 에러 메시지 숨기기
__12.18 목록에서 함수 인자 꺼내기
__12.19 자신만의 이항 연산자 정의하기

13장 기본 숫자와 통계 이상의 기능
__13.1 단일 매개변수 함수를 최대화 또는 최소화하는 값 찾기
__13.2 다중 매개변수 함수를 최소화 또는 최대화하는 값 찾기
__13.3 고유값과 고유벡터 계산하기
__13.4 주성분 분석 수행하기
__13.5 단순 직교회귀 실시하기
__13.6 데이터에서 군집 찾기
__13.7 이진값으로 된 변수 예측하기(로지스틱 회귀)
__13.8 통계량 부트스트랩하기
__13.9 요인분석

14장 시계열 분석
__14.1 시계열 데이터 표현하기
__14.2 시계열 데이터 그래프로 그리기
__14.3 가장 오래 전 또는 가장 최근 관찰 추출하기
__14.4 시계열 부분집합 만들기
__14.5 여러 시계열 병합하기
__14.6 시계열 밀기 또는 채우기
__14.7 시계열 늦추기
__14.8 연속차분 계산하기
__14.9 시계열 데이터에 계산 수행하기
__14.10 이동평균 계산하기
__14.11 달력 주기로 함수 적용하기
__14.12 롤링 함수 적용하기
__14.13 자기상관 함수 그리기
__14.14 시계열의 자기상관 검사하기
__14.15 부분 자기상관 함수 그리기
__14.16 두 시계열 사이의 시차상관 찾아내기
__14.17 시계열의 추세 없애기
__14.18 ARIMA 모델 적합시키기
__14.19 유의미하지 않은 ARIMA 계수 제거하기
__14.20 ARIMA 모델 진단하기
__14.21 ARIMA 모델을 통해 예측하기
__14.22 평균회귀성 검사하기
__14.23 시계열 평활하게 만들기