현대 사회에서 환경 문제는 매우 중요한 이슈 중 하나입니다. 환경 데이터는 이러한 문제를 해결하는 데 있어서 중요한 역할을 합니다. 이 책은 환경 데이터 분석을 위한 머신러닝과 통계학에 대한 내용을 다루고 있습니다
이 책을 통해 환경 데이터 분석에 대한 기초 지식을 습득하고, 머신러닝과 통계학을 활용하여 환경 문제를 해결하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

제1장 환경데이터
1. 환경데이터 수집 | 6p
2. 환경데이터 특성 | 9p
3. 데이터 척도 | 24p

제2장 환경통계 기초
1. 확률분포 | 30p
2. 기술통계 | 57p

제3장 환경데이터 분석 소프트웨어 : R
R 및 Studio 설치 | 69p
2. R 기본 | 91p

제4장 검정이론
1. 추정이론 | 116p
2. 검정이론 | 137p

제5장 분산분석
1. 분산분석 | 158p
2. 사후분석 | 170p

제6장 회귀분석
1. 회귀분석 | 178p
2. 곡선일치분석 | 206p

제7장 상관분석
1. 상관관계 | 212p
2. 상관계수 | 214p
3. 상관분석 | 221p

제8장 군집분석
1. 군집분석 | 233p
2. 군집 알고리즘 | 251p

제9장 비모수분석
1. 비모수 분석 | 262p
2. 비모수 분석 종류 | 270p

제10장 시계열분석
1. 시계열 자료 | 286p
2. 시계열 분석 방법 | 289p

제11장 불확정성 정량화
1. 불확실성 | 297p
2. 몬테카를로 시뮬레이션 | 301p
3. 민감도 분석 | 304p

제12장 기계학습
1. 기계학습 | 314p
2. 인공신경망 | 321p
3. SVM(Support Vector Machine) | 325o