대부분의 인공지능 머신러닝 도서들은 python과 R이라는 언어 툴을 중심으로 설명을 하고 있다. 그러므로 초보자과 언어에 익숙하지 않은 분들은 상당히 힘이 들 수 밖에 없다. 또한 풀타임 학생들도 언어에 익숙한 경우가 많지만, 언어 툴을 사용한 경험이 부족하고 이론적 부족으로 어려움을 겪는 경우가 많음을 지도하면서 발견...
Applied Linear Regression for Business Analytics with R introduces regression analysis to business students using the R programming language with a focus on illustrating and solvin...
R for Data Analysis in easy steps, 2nd edition is written using a proven easy-to-follow style for maximum appeal. It will be useful to anyone who wants to begin programming in R, w...
With the primary goal of expanding access to spatial data science tools, this book offers dozens of minimal or low-code functions and tutorials designed to ease the implementation ...
This book covers computational aspects of psychometric methods involved in developing measurement instruments and analyzing measurement data in social sciences. It covers main topi...
실험계획의 기본 개념을 배우고 실제 자료를 R을 이용해 분석하고자 하는 이들을 위해 쓰여진 교재다. 통계 전공이 아니더라도 실험계획이나 분산분석의 지식이 필요한 대학원생/연구자라면, 학부 수준의 기초통계학과 회귀분석 경험으로 이해하는 데 어려움이 없을 것이다. 자료분석을 위한 소프트웨어는 배균섭 교수님의 R 패키지(sas...
This book is designed to provide a comprehensive introduction to R programming for data analysis, manipulation and presentation. It covers fundamental data structures such as vecto...
통계학을 전공하는 학생은 물론 이를 응용하는 여러 분야의 학생들을 위한 통계학 입문서이다. 통계학의 기반이 되는 자료를 요약 및 정리하는 방법과 확률이론에 대하여 알아보고, 기본적인 통계적 추론방법의 이론을 공부하여 다양한 예제와 컴퓨터 실습을 통해 실제 문제에서 쉽게 응용할 수 있도록 집필하였다.