계산도구는 데이터과학에서 손꼽히는 두 언어인 R과 Python다. 모든 알고리즘을 직접 코딩하였고 내장함수(built-in functions)와의 연계를 꾀하였다. R과 Python 중 하나로도 이 책을 학습할 수 있다.
숫자와 통계가 보여주지 않는 부분에 문제의식을 제기하고, 별생각 없이 눈으로 훑던 수많은 숫자를 비판적으로 바라볼 수 있는 원동력이 되는 ‘통계적 사고’를 소개한다. 저자는 많은 수식 없이 숫자와 통계를 재미있게 설명한다.
맛집 평점과 추천 시스템의 비밀부터 통계와 데이터 과학, 아주 간단한 머신러닝까지 체험해보며 일상생활은 물론 업무에서 어떻게 데이터를 활용해 효율적인 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있는지 친절하게 알려준다.
확률과 통계를 크게 기술통계학과 추측통계학으로 분류하여 기본 이론부터 심화 이론까지 체계적으로 설명하는 책이다. 기술통계학에서는 자료의 정리와 요약, 확률, 확률변수와 확률분포, 표본분포를 다루고, 추측통계학에서는 추정과 가설 검정을 중점적으로 다룬다.
복잡한 계산, 엑셀, 프로그래밍 언어를 사용하지 않고, 종이와 연필만으로 데이터 과학자의 사고를 알려준다. 데이터 기본 개념을 쉽게 이해하고, 40개의 퀴즈를 풀면서 데이터 과학자 사고 과정을 직접 체험해 보자.
통계모형으로서 다층모형을 다루는 책이다. 다층모형의 개발과 발전은 과학이 진보하여 현실에 더 가까이 다가선다는 것을 알려 주는 좋은 예증이다. 다층모형의 표준모형이라고 할 수 있는 2－수준 다층모형과 3－수준 다층모형을 다루었다.
좋은 습관 시리즈 36권. 데이터로 의사결정을 해야 하는 사람들 그리고 데이터로 의사결정 하는 것이 필요하다고 주장하는 사람들을 위한 책이 나왔다. 이 책은 우리가 알고 있던 데이터에 대한 지식이 얼마나 잘못된 것이 많으며, 이를 제대로 알지 못하면 어떤 실수를 범하게 되는지 여러 사례를 통해 밝히고 있다.
프랑스의 대표적 수학자인 라플라스의 확률과 통계에 대한 연구를 집대성했다. 확률이란 무엇인가에 대한 기본 원리부터 확률론을 위한 해석학적 방법들, 그리고 확률론이 자연과학과 일상생활에서 어떻게 적용되고 응용되는지 보여 준다. ‘자연철학’이라고 불릴 만한 라플라스의 깊은 사유가 담겨 있다.
AI를 이해하고 활용하기 위해서는 통계적 지식이 기반되어야 한다. 이 책은 통계의 활용법뿐만 아니라 교육적 맥락에서 챗GPT를 통합하는 방법을 포괄적으로 안내함으로써 AI와 통계의 결합에 대한 새로운 시각을 제시한다.
단순히 통계적 기법을 서술한 이론적 교재가 아니며 통계소프트웨어에 대한 사용 설명서도 아니다. 자료처리에서부터 의학통계분석, 연구문헌의 비판적 평가, 표본크기, 메타분석에 이르기까지 필요한 내용을 의학자료를 중심으로 다루었다.
구조방정식모형분석의 필수 핵심을 정리한 것으로, 처음 해당 기능을 접하는 사용자를 위한 안내서이다. jamovi를 통해 통계를 배우고자 하는 학습자, 특히 구조방정식모형분석 학습자에게 조금이라도 도움이 되기를 바란다.
