[도서 장점]
① 기초 통계의 핵심과 R을 골고루 배울 수 있다.
② [기초 통계이론 + R을 통한 통계분석 + 실습 예제 + 다음 장을 위한 준비]로 구성된다.
③ 기초 통계이론의 핵심만 골라 친절하고 친근하게 설명한다.
④ 통계의 어려운 수식은 최소화하고, 수식보다 R을 통해 직접 확인하는 방법(이미지 최대한 활용)을 사용한다.
⑤ 다양한 자료 수집방법, 자료 정제과정, 분석 방법을 자세히 설명한다.

[도서 특징]
R로 쉽게 이해하는 데이터 분석의 핵심 기법,
핵심만 보더라도 제대로!

누구나 쉽게 데이터를 다루고 분석하기를 원하지만,
진짜 중요한 것은 통계에 대한 기본기입니다.
실제 사용되는 통계의 핵심, 그리고 통계 데이터를 가장 쉽게 다루고 분석하는 방법.
이 책은 R을 통해 그 길을 친절하게 안내합니다.
정제되지 않은 실제 자료들을 직접 정제하고 정리하는 방법( Data Cleaning)부터
이 자료에서 원하는 데이터로 뽑아내고 각종 분석으로 활용하는 방법까지!
이것이 이 책이 강조하는, 자료를 진짜 제대로 쓰는 능력입니다.
이 책의 다양한 실습 예제를 통해
데이터를 다루는 훌륭한 도구로서의 R과 통계를 내 것으로 만들 수 있습니다.
'통계'를 쉽게 배우고 싶은 사람들을 위해,
그리고 'R'을 쉽게 배우고 싶은 사람들을 위해
이 책은 데이터 과학으로 향한 첫걸음을 함께 합니다.

[이 책의 특징]
· 예제 | 본문에서 다루는 개념들을 적용한 실전 문제 제시
· R 코드/따라 하기 | 주어진 예제를 R을 활용하여 해결하는 과정을 단계별로 제시
· QR 코드 | 본문 내용을 이해하는 데 도움이 되는 내용이나 읽을거리 제공
· 다음 장을 위한 준비 | 다음 장을 학습하는 데 필요한 기본 개념과 자료 준비과정 제시

Chapter 01 통계학과 R의 시작 01 통계학 통계학이란 모집단과 표본, 그리고 기본원리 통계에서의 자료 02 R과 R Studio R이란 R 기초 2장을 위한 준비 Chapter 02 기술통계학 01 그래프 기술통계학의 개요 그래프의 개요 산점도 막대그래프와 히스토그램 원 도표 02 모수와 통계량 최댓값과 최솟값 최빈값 평균과 중앙값 표준편차와 사분위수 범위 3장을 위한 준비 Chapter 03 확률과 확률분포 01 확률 확률 확률변수 02 분포함수 베르누이 시행 이항분포 정규분포 4장을 위한 준비 Chapter 04 표본분포 01 표본분포 모수와 통계량 표본분포 02 중심극한정리 모집단이 정규분포일 때 모집단이 정규분포가 아닌 임의의 분포일 때 03 다양한 표본분포 ? 카이제곱 분포 t-분포 F-분포 R에서 카이제곱 분포, t-분포, F-분포 5장을 위한 준비 Chapter 05 추정 01 점추정 추정량 좋은 추정량 표준오차 모비율(P)에 대한 점추정 02 구간추정 신뢰구간 구간추정 예 6장을 위한 준비 Chapter 06 가설검정 01 가설검정 가설 수립 표본으로부터 검정을 위한 통계량 계산 가설 선택의 기준 수립 : 유의수준과 기각역 판정 결론 기술하기 02 단일 모집단의 가설검정 단일 모집단의 평균에 대한 가설검정 단일 모집단의 비율에 대한 가설검정 7장을 위한 준비 Chapter 07 여러 모집단의 평균 비교 검정 01 모집단이 두 개 두 집단의 종류 서로 독립인 두 집단에서의 평균 차이 검정 서로 대응인 두 집단의 평균 차이 검정 02 모집단이 세 개 이상 8장을 위한 준비 Chapter 08 범주형 자료분석 01 적합도 검정 02 동질성 검정과 독립성 검정 r×c 분할표 동질성 검정 독립성 검정 9장을 위한 준비 Chapter 09 상관과 회귀 01 상관계수 공분산 상관계수 02 회귀분석 독립변수(설명변수)와 종속변수(반응변수) 단순선형회귀분석 ㆍ 337 잔차 분석을 통한 회귀분석의 가정 확인 부록 A｜R과 R Studio 설치하기 부록 B｜R에서의 자료구조 부록 C｜확률분포표 부록 D｜R통계, 조금 더 이해하기 찾아보기