CHAPTER 1 R 데이터 처리 1.1 R과 RStudio 1.2 R 사용 준비 1.3 R 데이터 1.4 R 데이터 처리 CHAPTER 2 통계계산 2.1 모의실험 2.2 복원 및 비복원 추출 2.3 확률난수의 생성, 누적분포함수, 확률밀도함수 및 분위수 계산 2.4 균등분포 2.5 정규분포 2.6 카이제곱분포 2.7 지수분포와 감마분포 2.8 t?분포 2.9 f?분포 2.10 포아송분포 2.11 베르누이 시행과 이항분포 2.12 기하분포 2.13 음이항분포 2.14 초기하분포 CHAPTER 3 통계추론 3.1 일표본 모평균에 대한 추론 3.2 독립 이표본 모평균에 대한 추론 3.3 대응표본 모평균에 대한 추론 3.4 일표본 및 이표본 평균 추론에 대한 R 함수 3.5 비율에 대한 추론 3.6 모분산에 대한 추론 3.7 상관계수에 대한 추론 3.8 도수분포표 및 분할표에서 적합도 및 독립성 검정 3.9 회귀분석 추론 3.10 일원배치 분산분석에 대한 추론 CHAPTER 4 R 통계 그래픽스 4.1 R을 이용한 통계 그래픽스 4.2 lattice 패키지를 이용한 다양한 그래픽스 4.3 그래픽 문법을 이용한 ggplot2 패키지의 활용 CHAPTER 5 R을 이용한 고급 그래픽 기법 5.1 빅데이터 시각화 5.2 shiny 라이브러리를 이용한 웹 프로그래밍 5.3 knitr 라이브러리를 이용한 다이내믹 문서 작성 CHAPTER 6 일반화 선형모형 6.1 회귀분석과 선형모형 6.2 선형모형과 일반화 선형모형 6.4 모형의 선택과 추정 6.5 R의 lm, glm 함수 6.6 자료분석 사례 CHAPTER 7 분 류 7.1 다그룹 로지스틱 회귀 7.2 판별분석 7.3 신경망 분류 방법 7.4 나무방법 7.5 서포트벡터 기계 7.6 조율모수의 설정과 여러 방법의 비교