통계와 데이터를 다루는 모든 사람을 위한 기본 입문서

이 책은 해양 데이터를 다루는 모든 사람을 위한 책이다. 다시 말하면 통계를 이용한 분석에 어려움이 있지만, 통계를 멀리할 수 없는 모든 사람을 위한 책이다.
쉽게 통계와 데이터를 설명하기 위해 이 책은 질문과 답변의 형식으로 구성하였다. 통계를 접하며 한번쯤 궁금했지만, 정확히 알 수 없던 통계 관련 질문과 이 질문에 대한 답을 읽고 실제 실습을 해나가다 보면 실질적인 문제에도 적용할 수 있는 응용력이 생길 것이다.

이에 본서는 다음과 같은 내용을 담고 있다.
(1) 표준화된 분석절차를 제시하고, 분석에서 요구하는 기본 가정을 명확하게 제시
(2) 통계분석으로 널리 이용되는 공용 R 프로그램을 이용하여 제대로 된 분석 결과를 직접 산출할 수 있는 구체적인 방법 제시
(3) 일반적으로 빈번하게 누락되는 중요한 분석 결과의 개념과 의미 설명
(4) 그 이해를 바탕으로 한 수준 높은 통계적인 분석과 결과 해석 지원

천천히 이론과 개념을 공부하고, 확실히 이해하기 위한 실습(Exercise), 실제 업무에 적용의 과정을 거치며 통계의 세계에 익숙해지기를 바란다.

서울대학교에서 하천공학과 해안공학을 공부하였으며, 같은 대학원에서 하천의 환경변화 예측 연구로 박사학위를 받았다. 현재 과학기술연합대학원 대학교와 한국해양대학교 해양과학기술전문대학원 교수로 재직하고 있으며, 한국해양과학기술원 해양빅데이터센터에서 해양 생태환경 변화 예측 및 데이터과학 분야의 연구를 수행하고 있다. 지은 책으로는 『자연 속 야누스, 하구』, 『인도양에서 출발하는 바다이름 여행』, 『바다에서 만나는 인공구조물』, 『바다에 청진기를 대다』(공저) 등이 있다.

서문

CHAPTER 01 해양 관측자료와 통계분석

1.1 해양 관측자료
1.1.1 변수와 관측 데이터
1.1.2 관측항목 및 방법
1.1.3 해양 데이터 분류
1.2 통계분석의 기본 개념 및 가정
1.2.1 통계분석의 기본 개념
1.2.2 통계분석의 기본 가정
1.2.3 통계분석 문제 분류
1.3 코딩 : 통계분석 도구
1.3.1 코딩을 위한 프로그램 설치
1.3.2 코드를 작성하고 실행하는 방법
1.3.3 코드 실행 결과를 해석하는 방법

CHAPTER 02 일반 통계 : 모수 추정 및 검정

2.1 기본 통계용어 정의
2.2 데이터의 분포 형태 추정
2.2.1 데이터에 대한 기본 정보
2.2.2 데이터 분석 절차의 첫걸음
2.2.3 데이터 변환
2.2.4 데이터 분석 절차
2.3 모수 추정
2.3.1 데이터 정리 및 요약
2.3.2 통계 측도 추정
2.3.3 구간 추정
2.4 가설의 검정(hypothesis testing)
2.4.1 기본 설정 정보 및 검정절차
2.4.2 독립성 검정
2.4.3 정규분포 적합 검정
2.5 두 표본의 차이 검정
2.5.1 두 표본의 평균 차이 검정
2.5.2 두 표본 이상의 분산 차이 검정
2.5.3 두 표본 이상의 평균 차이 검정
2.6 두 독립변수의 상관분석
2.6.1 피어슨 상관계수
2.6.2 순위 상관계수
2.7 두 변수의 회귀분석
2.7.1 회귀분석의 기본 가정과 분석 절차
2.7.2 회귀계수 추정의 원리
2.7.3 두 변수의 로버스트 회귀분석

CHAPTER 03 시간변화 자료

3.1 시계열 자료의 특성 및 기본 매개변수
3.1.1 시계열 자료의 형식 및 특성
3.1.2 기본 통계측도
3.2 시계열 자료의 추세 및 독립 검정(independence test)
3.2.1 추세 진단 및 처리(제거, detrending)
3.2.2 독립 검정 방법의 적용 및 분석
3.3 시계열 모델의 구조 및 매개변수 추정
3.3.1 시계열 자료의 탐색
3.3.2 시계열 자기상관 모델(ARIMA)
3.3.3 계절성을 고려한 ARIMA 모델
3.3.4 모형의 예측 성능평가
3.4 시계열 자료의 주기 분석
3.4.1 시계열 자료의 스펙트럼 분석
3.4.2 불규칙 시계열 자료의 조화분석(harmonic analysis)

CHAPTER 04 공간자료 분석

4.1 해양 공간(분포)자료와 관측방법
4.1.1 공간 관측정점의 선정 방법
4.1.2 공간자료의 분석 목적
4.2 공간정보 기초
4.2.1 공간정보의 입력 및 좌표변환
4.2.2 공간정보 편집(Clipping, Overlay)
4.2.3 두 지점의 거리 계산
4.2.4 공간 자기상관
4.3 자료 공백 지점의 공간정보 추정
4.3.1 역거리가중법(Inverse Distance Weighted, IDW)
4.3.2 Kriging 기본이론
4.3.3 Variogram
4.3.4 Kriging
4.4 공간자료 시각화
4.4.1 격자 정보의 시각화
4.4.2 등치선 표현

CHAPTER 05 다변량 분석

5.1 다변량 관측자료의 유형
5.2 다변량 상관분석
5.3 주성분 분석(Principal Component Analysis)
5.3.1 고유값 분해를 이용한 방법
5.3.2 특이값 분해를 이용한 방법
5.4 요인 분석(Factor Analysis)
5.4.1 주성분 분석과 요인 분석의 개념 차이
5.5 다중회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis)
5.6 중복분석
5.6.1 중복분석의 기본 개념
5.6.2 중복분석 수행 시 고려 사항
5.7 기타 다변량 분석 도구와 함수

APPENDIX 부록
A.1 통계측도(statistical measures) 추정 공식
A.2 데이터의 빈도분포 함수
A.3 Shapiro-Wilk 검정 계수 추정 방법
A.4 데이터 변환, 정규분포를 따르는 데이터로의 변환
A.5 로버스트 회귀분석(개념 및 예제 코드)
A.6 회귀분석 분산 성분 분리 유도

참고문헌
기본 용어
기본 기호
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에필로그