박영사

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R활용 통계모델링입문
R활용 통계모델링입문
저자
이종찬 역, 쿠보 타쿠야 저
역자
-
분야
통계/연구방법
출판사
박영사
발행일
2017.09.15
개정 출간예정일
페이지
320P
판형
신A5판
ISBN
979-11-303-0256-0
부가기호
강의자료다운
-
정가
19,000원
역자서문


이 책은 통계 모델링 특히 범주형 자료분석에 대한 모델링을 다루는 11개의 장으로 구성되어 있습니다. 주어진 자료를 통계패키지에 입력하고 그 결과를 단순히 해석하는 분석을 지양하고, 연구자 스스로 모델링의 개념을 이해하고 자신의 연구문제에 적절한 분석을 선택하여 최선의 결과를 얻을 수 있도록 하는 데 많은 도움이 될 것입니다.

본서는 기존의 범주형 자료의 모형을 충실히 따르면서, 요즘 통계학에서 필수적으로 요구되고 있는 무료 통계소프트웨어 R로 예제를 구현해 나가면서 통계전공자는 물론이고 비전공자가 읽어도 쉽게 이해할 수 있도록 해설되어 있습니다. 어느 정도 모델링의 배경 지식을 갖추고 있는 독자라면, 관심 있는 장만을 참고할 수도 있겠습니다.

최근 몇 년간 연구논문, 석·박사 학위 논문작성을 위해서 요구되는 통계분석의 수준이 과거와 비교하면 상당히 높아졌습니다. 예를 들어, 컴퓨터의 계산 능력의 향상으로 인해 베이지안 통계분석 방법의 구현이 수월하게 되었으며, 데이터의 모형화에도 선형회귀분석 이상의 분석이 요구되는 경우가 많습니다. 그러나 선형회귀분석 이상의 고급 이론을 전부 이해하고 데이터 분석을 하기에는 통계 전공자와 비전공자 모두에게 상당한 시간이 걸리고, 특히, 시간에 쫓기는 비전공자는 자신의 현재 데이터를 구체적으로 어떻게 통계분석해야 하는지에 더 관심이 있을 수도 있습니다.

이와 같은 요구에 맞추어 최신 통계모델링에 있어서 관련이론과 데이터분석의 실용적인 면의 균형을 잘 맞추어서 집필된 점이 책의 장점입니다. 따라서 전공자와 비전공자 모두 각자의 통계적 지식에 근거해서 내용을 해석하고 이해할 수 있습니다.

제2장부터 제6장까지는 범주형 자료분석에 있어서 기본이 되는 로지스틱회귀모형, 포아송회귀모형을 중점적으로 다루고 있습니다. 제7장부터는 요즘 관심이 높아지고 있는 고급통계 기법인 MCMC, 깁스샘플링, 베이지안을 적용한 모델링으로 확장하여 고급 분석까지 가능하게 구성되어 있습니다. 이론적인 내용은 가급적 쉬운 용어를 사용해 비전공자 이해를 도왔으며, 혼자서도 충분히 실습이 가능할 정도로 상세하고 실용적으로 기술되어 있습니다.

사용한 계산도구는 R이며, 베이지안의 모델링에는 WinBUGS를 사용하였습니다. 두 소프트웨어 모두 무료입니다. 관련 실행파일은 및 데이터는 박영사 출판사 자료실(http://www.pybook.co.kr/mall/customer/bookpds?scate=&skey=title&sword=%EC%9D%B4%EC%A2%85%EC%B0%AC)에서 내려받을 수 있으며, 본서에 실려 있는 분석결과와 그림을 그대로 재현할 수 있습니다. 조금씩 수정하여 자신의 데이터 적용하면 유용하게 사용할 수 있을 것입니다. 출판사의 자료실에는 필요 소프트웨어의 설치매뉴얼 등도 업로드 할 예정입니다. 그 밖에 본서에 대한 문의 사항, 질문 등은 박영사 또는 역자(j-lee@biwako.shiga-u.ac.jp)에게 문의하기 바랍니다.

본서를 번역하게 된 계기는 고려대학교 의학통계학교실의 연구교수로 있던 2013년 2학기에 석박사과정생을 대상으로 “범주형 자료분석” 과목을 담당하면서였습니다. 그때까지 범주형 자료분석수업은 5학기 이상을 Alan Agresti의 “Categorical Data Analysis”교재를 사용해서 수업을 해왔지만, 한 학기 분량으로 좀 더 적절한 교재를 찾고 있던 때였습니다. 우연히 본서를 접하게 되어서 최신 이론과 실습의 균형을 갖춘 적절한 교재라는 생각이 들었습니다. 때마침 2014년 겨울방학 때 고려대학교 통계학과 어수행 박사의 권유로 북해도로 여행을 가게 된 김에 저자와 만나서 출판 허락을 받았습니다.

처음 계획에서 출간까지는 예상보다 많은 시간이 걸렸습니다. 긴 시간 동안 가장 많은 도움을 주신 박영사의 이영조 차장님, 전채린 과장님께 감사의 뜻을 전합니다.

초고의 검토에는 고려대학교 의학통계학교실 이예경, 이혜영 석사로부터 많은 도움을 받았습니다. 고려대학교 의학통계학교실 안형진 교수님, 성신여대 통계학과 박만식 교수님으로부터는 많은 통계적 조언을 받았습니다. 이 모든 분들께 감사드립니다.



시가현 시가국립대학교
이종찬
이종찬
현재 (일본) 시가대학교(立法人滋賀大) 조교수

(일본) 오사카대학교 강사. Categorical Data Analysis(영강) 담당
(일본) 도시샤대학교 강사. デタサイエンス(일강) 담당
(일본) 도시샤대학교 객원연구원
고려대학교 의학통계학교실 연구교수
고려대학교 통계연구소 연구교수
고려대학교 의과대학 연구교수
고려대학교 통계학과 박사(통계학박사)
고려대학교 통계학과 석사(이학석사)
고려대학교 통계학과 학사(경제학사)
제1장 데이터를 이해하기 위한 통계모형의 작성
제2장 확률분포와 통계모형의 최우추정
제3장 일반화선형모형(GLM): 포아송회귀
제4장 GLM의 모형선택-AIC와 모형예측의 좋음
제5장 GLM의 우도비 검정과 검정의 비대칭성
제6장 GLM의 응용 범위를 넓히자: 로지스틱회귀 등
제7장 일반화선형혼합모영(GLMM)-개체차의 모델링-
제8장 마코프연쇄 몬테칼로(MCMC)법과 베이즈 통계모형
제9장 GLM의 베이즈 모형화와 사후분포의 추정
제10장 계층베이즈모형: GLMM의 베이즈 모형화
제11장 공간구조가 있는 계층베이즈모형