이 책은 2023년에 출간된 Samprit Chatterjee와 Ali S. Hadi의 저서 “Regression Analysis by Example”의 제6판을 번역한 것이다. 책의 제목이 나타내는 대로 원저자들은 일련의 예제들을 통하여 회귀분석에 관련된 주요 개념과 사용 가능한 기법, 그리고 분석의 결과를 서술하는 방식으로 이 분석이 지니는 내용 전반을 소개하고 있다.

회귀분석이 통계학의 응용에서 차지하는 비중은 실로 크다고 할 수 있다. 그러나 이 분석과 같이 개념적으로 잘 정립되어 있는 이론이라고 할지라도 그 내용을 쉽고 명료하게 설명하고, 실제 데이터 앞에서 살아 있는 분석이 되도록 하는 일은 결코 쉬운 일이 아니다. 또한 실제로 회귀분석은 여러 개의 부차적인 데이터 분석들의 결과와 종합되어 이루어지게 된다. 여기에서 고려해야 할 서로 다른 분석들이란 나름대로 구분되는 윤곽선을 지녀야 하는 동시에, 그 결과를 모두 함께 감안하려면 그 윤곽선이 지나치게 견고해서도 안 될 것이다. 너무 또렷하지도, 그렇다고 너무 희미하지도 않은…, 이 세상에 있는 것들 간의 간격이란 다들 이러해서, 어떻게 보면 각각인 것 같아도 넓게 보면 이 모두가 언제나 서로 껴안고 있음과 같은 이치리라.
이 모두를 잘 이룬다는 것은 매우 어려운 일일 것이다. 그러나 가능한 좋은 방법 중의 하나는 이런 것일 수도 있을 것이다. 우선 사려 깊게 선정된 좋은 동기를 유발하며, 제기된 문제를 풀어나가는 과정으로부터 자연스럽게 좋은 틀을 만들고, 관련된 방법들을 대비시켜 전체적인 조화를 지니게 하며, 현실감 있는 결과들을 잘 서술하여 읽는 이들에게 뚜렷한 각인을 남기는 것이라고.

이 책을 회귀분석의 강의교재로 몇 번 사용한 경험이 있는 역자들로서 주제의 본질을 굳이 크게 드러내며 시작하는 통상적인 접근보다는 저자들의 잘 정리되고 계산된 리듬 속에서 간단히 전반을 이야기하고, 예제의 도움을 받으며 그의 요체를 서서히 뿜어내는 식의 해법에 좋은 인상을 받았다. 그리고 이런 생각이 꼬리를 물다 보니 이 책의 번역에까지 이르게 되었다.
내용을 잘 이해하고 있다는 것과 이를 우리 글로 잘 옮긴다는 것 사이에는 언제나 작지 않은 틈새가 있게 마련이다. 또한 원저자가 가진 머릿속의 흐름을 적절히 재구성하여 이곳에서 잘 가시화한다는 것이 생각만큼 그리 쉬운 일이 아니었다.

회귀분석의 수리통계적인 전개에 재미를 느끼지 못한 독자들에게 이 책의 매력적인 응용으로부터 새로운 활력을 제공할 수 있을 것이며, 이론적 측면에 부담을 느끼는 독자들에게 이 책은 그 출발을 위한 든든한 발판을 마련해 줄 수 있지 않을까 하는 것이 역자들의 바람이다. 번역에 사용된 용어는 한국통계학회에서 발간한 ‘통계용어사전’을 참조하였다.
원서에는 각 예제에 대한 R 코드가 모두 제시되어 있지 않았다. 따라서 번역서에는 이 책의 모든 결과(그림 및 표의 내용)들을 얻을 수 있는 R 코드를 꼼꼼하게 제시하였으며, 각 장의 부록에는 SAS 사용자를 위하여 예제들에 대한 SAS 코드를 자세하게 수록하였다. 독자들은 이들 R 또는 SAS 코드를 실행하여 봄으로써 각 상황에 맞는 회귀분석 절차를 습득할 수 있을 것이다.

이 책의 웹사이트(http://www.aucegypt.edu/faculty/hadi/RABE6)에서 데이터 파일들을 다운로드할 수 있으나, 일부에서는 오류가 있거나 다운로드에 문제가 발생하는 경우도 있다. 따라서 독자들의 편의를 위해 본문과 연습문제에서 사용된 텍스트 데이터들을 자유아카데미 홈페이지(http://www.freeaca.com) 자료실을 통해서 제공하고 있다. 출간 후 나올 수 있는 수정사항 역시 자료실을 제공할 예정이며, 이외에도 이 책을 가지고 강의하시는 분들을 위한 별도의 강의자료들도 따로 제공하고 있으니 참고하기를 바란다.

Chapter 1 서론
1.1 회귀분석이란 무엇인가?
1.2 공개적으로 이용 가능한 데이터셋
1.3 회귀분석의 몇 가지 응용 예
1.4 회귀분석의 단계
1.5 이 책의 범위와 구성
*연습문제

Chapter 2 R에 대한 소개
2.1 R과 RStudio란?
2.2 R과 RStudio 설치하기
2.3 R 시작하기
2.4 R의 데이터 값과 객체
2.5 R 패키지(라이브러리)
2.6 R 작업 공간에 데이터 가져오기(읽기)
2.7 데이터를 파일에 쓰기(내보내기)
2.8 산술 및 기타 연산자
2.9 R에서의 프로그래밍
2.10 참고문헌
*연습문제

Chapter 3 단순선형회귀
3.1 소개
3.2 공분산과 상관계수
3.3 사례: 컴퓨터 수리시간 데이터
3.4 단순선형회귀모형
3.5 모수에 대한 추정
3.6 가설검정
3.7 신뢰구간
3.8 예측
3.9 적합성의 측정
3.10 원점을 통과하는 회귀선
3.11 사소한 회귀모형
3.12 문헌목록에 관하여
*연습문제
*부록: 3.A SAS 코드

Chapter 4 다중선형회귀
4.1 소개
4.2 데이터와 모형에 대한 서술
4.3 사례: 감독자 직무수행능력 데이터
4.4 모수 추정
4.5 회귀계수에 대한 해석
4.6 중심화와 척도화
4.7 최소제곱추정량의 성질
4.8 다중상관계수
4.9 개별 회귀계수들에 대한 추론
4.10 선형모형에서의 가설검정
4.11 예측
4.12 요약
*연습문제
*부록: 4.A 행렬을 이용한 다중회귀의 표현
*부록: 4.B SAS 코드

Chapter 5 회귀진단: 모형위반의 검출
5.1 소개
5.2 회귀분석의 표준적인 가정들
5.3 다양한 유형의 잔차들
5.4 그래프적 방법들
5.5 모형을 적합하기 이전의 그래프
5.6 모형을 적합한 이후의 그래프
5.7 선형성과 정규성 가정에 대한 검토
5.8 지레점, 영향력, 특이값
5.9 영향력의 측도
5.10 잠재성-잔차플롯
5.11 R에서의 회귀진단
5.12 특이값에 대한 처리
5.13 변수들의 효과에 관한 진단플롯
5.14 추가적인 예측변수의 효과
5.15 로버스트 회귀
*연습문제
*부록: 5.A SAS 코드

Chapter 6 질적 예측변수
6.1 소개
6.2 급료조사 데이터
6.3 상호작용 변수
6.4 회귀방정식의 체계: 두 집단의 비교
6.5 지시변수에 대한 다른 응용들
6.6 계절성
6.7 회귀모수의 시간에 걸친 안정성
*연습문제
*부록: 6.A SAS 코드

Chapter 7 변수변환
7.1 소개
7.2 선형성을 위한 변환들
7.3 X-선 방사에 의한 박테리아 사망률
7.4 분산안정화 변환
7.5 이분산성의 검출
7.6 이분산성의 제거
7.7 가중최소제곱법
7.8 데이터에 대한 로그변환
7.9 멱변환
7.10 요약
*연습문제
*부록: 7.A SAS 코드

Chapter 8 가중최소제곱
8.1 소개
8.2 이분산성 모형
8.3 이단계 추정
8.4 교육비 지출 데이터
8.5 함량-반응 연관곡선의 적합
*연습문제
*부록: 8.A SAS 코드

Chapter 9 상관된 오차항의 문제
9.1 소개: 자기상관
9.2 소비자 지출액과 통화량 데이터
9.3 더빈-왓슨 통계량
9.4 변환을 통한 자기상관성의 제거
9.5 자기상관된 오차항에 대한 반복적 추정방법
9.6 자기상관성과 결손된 예측변수
9.7 주택착공 데이터
9.8 더빈-왓슨 통계량의 제한성
9.9 계절성을 제거하기 위한 가변수의 이용
9.10 두 개의 시계열에 대한 회귀
*연습문제
*부록: 9.A SAS 코드

Chapter 10 공선형 데이터의 분석
10.1 소개
10.2 통계적 추론에 미치는 효과
10.3 예측에 미치는 효과
10.4 다중공선성의 탐색
*연습문제
*부록: 10.A SAS 코드

Chapter 11 공선형 데이터의 처리
11.1 소개 42
11.2 주성분
11.3 주성분에 관련된 계산
11.4 제약의 부과
11.5 ?에 관한 선형함수의 탐색
11.6 회귀계수의 편향추정
11.7 주성분회귀
11.8 분석 데이터에서의 다중공선성 감소
11.9 회귀계수들에 관한 제약조건
11.10 주성분회귀: 주의점
11.11 능형회귀
11.12 능형 방법을 이용한 추정
11.13 능형회귀: 검토 사항
11.14 요약
11.15 문헌목록에 관하여
*연습문제
*부록: 11.A 주성분
*부록: 11.B 능형회귀
*부록: 11.C 대체 능형회귀
*부록: 11.D SAS 코드

Chapter 12 변수선택의 절차
12.1 소개
12.2 변수선택 문제의 정식화
12.3 변수제거의 결과
12.4 회귀방정식의 이용
12.5 회귀방정식을 평가하기 위한 기준들
12.6 다중공선성과 변수선택
12.7 가능한 모든 회귀방정식들의 평가
12.8 변수선택 절차
12.9 변수선택 방법들에 대한 논의
12.10 감독자 직무수행능력 데이터에 대한 분석
12.11 공선성 데이터에 대한 변수선택
12.12 살인죄 데이터
12.13 능형회귀를 이용한 변수선택
12.14 공기오염 데이터에서의 변수선택
12.15 회귀모형의 적합을 위한 한 가지 가능한 전략
12.16 문헌목록에 관하여
*연습문제
*부록: 12.A 잘못된 모형설정의 영향
*부록: 12.B SAS 코드

Chapter 13 로지스틱 회귀
13.1 소개
13.2 질적인 데이터의 모형화
13.3 로짓 모형
13.4 사례: 파산 확률의 추정
13.5 로지스틱 회귀의 진단
13.6 모형에 포함될 변수의 결정
13.7 로지스틱 회귀적합에 대한 판단
13.8 다항 로짓 모형
13.9 분류 문제: 다른 접근방법
*연습문제
*부록: 13.A SAS 코드

Chapter 14 기타 논제들
14.1 소개
14.2 일반화선형모형
14.3 포아송 회귀모형
14.4 신약 데이터
14.5 로버스트 회귀모형
14.6 이차모형의 적합
14.7 미국의 만(灣)에 대한 PCB 분포
*연습문제
*부록: 14.A SAS 코드

참고문헌
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