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이 책의 제I부에서는 바로 이 전통적인 비모수통계의 방법론을 다룬다. 전통적인, 순위에 기반한 방법들은 1930년대부터 60년대까지 주로 연구가 이루어졌지만, 지금도 그 방법들이 실제 데이터 분석에서의 중요한 도구 중 하나이므로 중요한 방법론이라고 볼 수 있다. 이 책이 다른 전통적인 비모수통계를 다룬 책들과 다른 점은, 전통적인 비모수통계에서의 추론을 모두 순열검정의 특수한 경우로 설명한다는 점이다. 피셔(R.A. Fisher)가 처음 도입한

이 책은 “SPSS/AMOS를 활용한 구조방정식모형 분석과 응용(강현철, 2019)”의 주요 내용과 예제들을 이용하여 새롭게 구성한 것이다. 구조방정식모형에 대한 분석은 상관분석, 회귀분석, 경로분석 등 넓은 영역의 통계분석 기법들을 포괄하고 있으며, 이 책에서는 이러한 내용들을 체계적으로 깊이 있게 다루고 있다. 따라서 이 책은 인과모형을 다루고자 하는 다양한 학문분야의 대학원 과정에서 교재로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 통계학과의 학부

이 책은 R을 활용하여 다변량 자료를 분석하고자 하는 다양한 분야의 독자들을 위한 입문서로서, 실제적인 예제들을 통해 분석의 기본 개념과 응용사례를 쉽고 간결하게 설명하고 있다. 이 책은 학부 3, 4학년을 대상으로 하는 한 학기 정도의 강의를 염두에 두고 집필되었으나, 통계학을 전공하지 않은 일반 연구자, 대학원생, 교수들에게도 충분히 활용될 수 있도록 구성되어 있다. 특히 지나치게 복잡한 수리적 이론을 가급적 피하고 사례분석을 중심으로 다변

화학은 물질을 연구하고 물질의 변화를 관찰하는 분야이다. 과학은 관찰에서 탄생하였다. 눈으로 관찰되는 거시세계의 여러 가지 특징을 이해하기 위하여 원자 수준의 미시세계를 알아야 한다. 물질의 변화는 세상에 없던 새로운 물질의 탄생이 아닌 원자의 재배열 과정이다. 일반화학실험은 일반화학과 함께 심화 전공으로 연결된다. 이 책에서는 화학을 배우는 학생들이 다양한 실험을 경험하면서 화학의 개념을 이해할 수 있도록 이론 강의와의 연계성을 중점으로 두어

인류는 다양한 재료를 활용하여 도구를 만들어 왔다. 도구를 사용하면서부터 인류의 지능이 발달하기 시작하였고 언어를 구사할 수 있게 되었다. 언어의 사용과 문자의 개발은 곧 문명의 발달로 이어졌으며, 다양한 발명품들이 개발되면서 인간의 생활은 점차 윤택하게 변화하였다. 이러한 문명의 생성과 발달 과정에서 인류는 수많은 변화를 경험하게 된다. 이 책에서는 문명이 성장하는 과정에서 이루어진 다양한 변화들을 화학자의 시각에서 바라보고자 하였다. 문명의

‘생활 속 화학’은 2016년 8월에 열린사이버대학(OCU)의 교양과목 교재로 출판되었다. 이 책은 생활 속에서 접하는 다양한 주제를 담고 있어서 일반인들도 화학 교양서로서 관심을 가질만하다. 이 책이 2017년 학술부문 순수과학 분야의 세종도서로 선정된 것은 행운이었다. 세종도서 선정은 한편으로 필자에게는 부담으로 작용했는데, 이 책의 부족한 점을 잘 알고 있기 때문이다. 적당한 기회에 조금이나마 이를 보완할 수 있기를 바랐는데, 감사하게도

데이터 분석기술의 중요성이 인식되면서 파이썬의 중요성 역시 주목받고 있다. 프로그래밍 언어 중 파이썬은 데이터 분석에 중심을 두고 개발되었으므로 관련된 패키지와 모듈이 다양하기 때문이다. 또한 오픈소스이므로 통계학자, 경제학자 등 데이터 분석 전문가들이 빠른 속도로 패키지를 갱신하여 활용하기에도 유리하다. 필자는 대학에서 수치해석 강의를 20여 년간 진행하며 C 언어를 이용한 강좌를 시작하였고, MATLAB을 이용한 강좌를 개설하였다. 그리고

데이터 분석기술의 중요성이 인식되면서 R 언어의 중요성 역시 조명받고 있다. 필자는 대학에서 20여 년간 수치해석 강의를 진행하며 C-언어를 이용한 강좌를 시작했고, MATLAB을 이용한 강좌를 개설했었다. 그리고 최근 수년간은 R 언어를 이용한 수치해석 강의를 진행하고 있다. C-언어는 R 언어에 비해 프로그램이 복잡하고, MATLAB은 오픈 소스가 아니란 점에서 학생들의 접근이 쉽지가 않다. 그러나 4차 산업혁명 시대에 R 언어는 오픈 소스

4차 산업혁명 시대에서 통계학은 데이터 사이언스의 중심 학문이라고 할 수 있다. 이에 통계 전공자는 데이터에 포함된 유의미한 패턴을 인식할 수 있는 인사이트를 가져야 하며, 이를 위해 수학적 지식은 필수적이다. 데이터 인사이트에 필요한 수학 분야는 함수 및 미적분인 선형대수와 행렬대수이다. 하지만 시중의 수학 관련 서적들은 방대하면서도 깊은 내용을 다루고 있으며, 정리와 증명 위주로 기술되어 있어서 데이터 사이언스 전공자에게는 다소 적합하지 않

중학수학에서 고등수학으로 연결되는 것만 한 권으로 모아 총정리! 바쁜 예비 고1을 위해 고등학교에서 써먹는 중학수학만 한 권으로 빠르게 끝내는 책, ‘바빠 고등수학으로 연결되는 중학수학 총정리’(이하 바빠 중학수학 총정리)가 나왔다! 고등수학은 배우는 범위가 넓고 학습량이 많기 때문에, 학습 결손이 발생할 때마다 중학수학을 복습할 시간이 부족하다. 그래서 대치동 명강사인 저자가 바쁜 예비 고1을 위해 고등수학으로 연결되는 중학수학만 고르고 골라

'관심 대상 변수인 반응변수와 유한개의 예측변수들 사이의 관계를 규명하는 회귀분석 방법론은 통계학의 핵심 연구 주제이며 자연과학, 공학, 사회과학 제반 분야에서 널리 활용된다. 반응변수와 예측변수 사이 함수적 관계를 정의하는 회귀함수를 정확하게 추정하면 데이터에 기반하여 현상을 이해하고 나아가 새로운 데이터에 대해 반응변수의 값을 예측할 수 있다. 회귀함수가 예측변수들 혹은 예측변수들의 변환을 통해 생성한 파생 변수들의 선형결합으로 표현된다고