R을 이용한 통계적 실험설계와 분석

김재희 지음

자유아카데미 2025년 01월 20일 출간 국내도서 : 2025년 01월 05일 출간

작품소개

책소개

목차

1장 실험설계에 대하여
1.1 실험설계의 이해
1.2 실험설계의 기본 원칙
1.3 실험설계와 관련한 용어
1.4 실험설계에 대한 가이드라인
1.5 실험에서 통계적 방법 사용
1.6 통계적 실험설계에 대한 간략한 역사
1.7 통계적 분석과 통계 소프트웨어 R
연습문제

2장 실험과 통계적 추론
2.1 서론
2.2 추정
2.3 통계적 가설검정
2.4 분산에 대한 검정
2.5 평균에 대한 검정
2.6 정규분포
2.7 정규성 평가
2.8 R에서 확률계산
연습문제

3장 완전확률화설계
3.1 일원배치 완전확률화설계
3.2 자료구조와 가정
3.3 통계적 모형
3.4 분산분석
3.5 가설검정
3.6 일원배치 완전확률화설계 모형에서 모수추정
3.7 여러 처리평균에 대한 다중비교
3.8 직교다항식과 반응경향 적합
3.9 분산 동일성에 대한 카이제곱검정
3.10 모형의 타당성에 대한 검토
3.11 R을 이용한 완전확률화설계 분석
3.12 공분산분석 - 공변량 한 개의 경우
3.13 공분산분석 - 공변량 여러 개의 경우
3.14 R을 이용한 공분산분석
연습문제

4장 확률화블록설계
4.1 이원배치 확률화완전블록설계
4.2 자료구조와 가정
4.3 통계적 모형
4.4 분산분석과 가설검정
4.5 확률화완전블록설계 모형에서 모수추정
4.6 여러 처리평균에 대한 다중비교
4.7 모형의 타당성에 대한 검토
4.8 완전확률화설계와 확률화완전블록설계 비교
4.9 R을 이용한 확률화완전블록설계 분석
4.10 균형불완비블록설계
4.11 R을 이용한 균형불완비블록설계 분석
연습문제

5장 라틴정방설계
5.1 라틴정방설계
5.2 통계적 모형
5.3 분산분석과 가설검정
5.4 처리에 대한 다중비교
5.5 라틴정방설계 모형에서 모수추정
5.6 반복된 라틴정방설계
5.7 그라코-라틴정방설계
5.8 유덴정방설계
5.9 R을 이용한 라틴정방설계 분석
연습문제

6장 요인설계
6.1 요인실험
6.2 이요인 요인설계
6.3 요인설계에 대한 글자 표기 EMS 규칙
6.4 삼요인 요인설계
6.5 R을 이용한 요인설계 분석
6.6 이요인 요인설계에서 공분산분석
6.7 R을 이용한 이요인 요인설계에서 공분산분석
연습문제

7장 2^k 요인설계
7.1 2^2 요인설계
7.2 R을 이용한 2^2 요인설계 분석
7.3 2^3 요인설계
7.4 2^k 요인설계
7.5 교락법
7.6 R을 이용한 부분교락법 분석
연습문제

8장 부분요인설계
8.1 이수준 부분요인설계
8.2 2^k 요인설계에서 1/2 부분요인설계
8.3 2^k 요인설계에서 1/4 부분요인설계
8.4 R을 이용한 부분요인설계 분석
8.5 R을 이용한 부분요인 설계
8.6 Plackett-Burman 설계
8.7 R을 이용한 Plackett-Burman 설계 분석
연습문제

9장 분할구설계
9.1 분할구설계의 자료구조
9.2 분할구설계
9.3 분할-분할구설계
9.4 R을 이용한 분할구설계 분석
연습문제"

출판사 서평

'실험을 통해 연구를 수행하는 연구자들은 실험 상황과 조건에 맞는 실험을 설계하고 설계에 따른 적절한 통계적 모형을 세우며 통계적 분석을 수행함으로써 데이터가 발생하는 시스템에 대한 정보를 얻을 수 있다. 실험설계 후 얻은 데이터에 대한 통계적 분석을 수행하기 위해서는 컴퓨터 프로그래밍 활용이 필수적이며, 최근에는 R 시스템이 여러 통계분석 분야에 널리 활용되고 있다.

이 책은 다양한 분야에서 실험설계와 통계분석을 이해하고 활용하고자 하는 이들에게 도움을 주기 위해 집필하였으며, 구성은 다음과 같다. 1장에서는 실험설계의 필요성과 유의점을 언급하고, 2장에서는 기초통계 이론과 R을 이용하여 각 분포에서의 확률계산 방법을 소개한다. 3장에서는 가장 기본적인 실험설계로 완전확률화설계에 대한 이론과 R 프로그래밍을 설명한다. 4장에서는 확률화완전블록설계와 균형불완비블록설계, 5장에서는 두 방향 블록이 겹친 형태인 라틴정방설계에 대해 설명한다. 6장에서는 처리조합에 대한 배치 방법으로 요인설계를 설명하고, 7장에서는 요인설계 중 각 요인의 수준이 두 개인 경우를 다룬 요인설계를 설명한다. 8장에서는 요인들의 처리조합의 일부만 실험할 수 있는 경우에 활용할 수 있는 부분요인설계를 다룬다. 마지막으로 9장에서는 분할구설계를 설명한다. 여기에 각 장에서 소개되는 실험설계에 대한 통계적 분석을 할 수 있도록 R 코드를 제공한다.

이번 개정판에는 3장과 6장에 공분산분석을 추가하였다. 반응변수에 선형적 영향을 미치는 변수로 공변량(covariate)이 존재할 경우, 공변량의 효과를 조절하기 위해 반응변수의 분산 변화뿐만 아니라 반응변수와 설명변수 간 관계를 고려해야 한다. 분산분석(anova)과 공변량의 선형효과를 조절하는 회귀(regression) 기법을 결합한 통계적 방법이 공분산분석(ancova)이다. 공분산분석으로 반응변수에 영향을 미치는 공변량을 고려하여 공변량의 영향을 제거하고 독립변수의 순수한 효과를 추정하고 검정할 수 있게 된다. 8장에서는 부분요인설계에 대한 설명을 추가하였고, 선별설계로 Plackett-Burman 설계를 추가하여 R 코드로 실험설계를 할 수 있도록 코드를 보여주고 있다.

작가정보

저자(글) 김재희

金哉希, Jaehee Kim
서울대학교 계산통계학과 학사
서울대학교 통계학 석사
미국 Texas A&M University 통계학 박사
미국 Texas A&M University, Department of Statistics 방문교수
미국 Columbia University, Department of Biostatistics 방문교수
현)덕성여자대학교 정보통계학과 교수