제4판에서는 최근의 연구 동향을 반영하여 정책도입의 지연(staggered adoption)과 정책효과 이질성이 결합하여 나타나는 문제에 대한 논의와 예제를 4.3절에 추가하고, 합성 이중차분법(Synthetic DID)에 관한 논의와 예제를 4.4절에 추가하였다.
R 을 이용하여, 표를 만들고, 그래프를 그리는 등 가장 흔히 만나는 기술통계를 다루었고, 가장 기본적인 확률과 분포이론, 추정과 검정에 대한 기본 개념을 다룬다. 또한, 확률이론을 근거로 엄밀하게 설계된 통계방법들의 이론과 R 을 이용한 자료분석 및 해석을 다룬다.
통계학을 진지하게 공부하고자 하는 미래의 통계학자, 데이터 사이언티스트, 빅데이터 분석가, 인공지능 전문가, 각 분야 애널리스트를 위하여 만들어진 통계학 입문서다. 통계이론 개념을 소개하고, 수학적으로 접근하여 논리성을 설명한 후, R 프로그래밍을 통해 확인하는 방법으로 모든 주제를 접근하였다.
통계학과 엑셀을 처음 접하는 독자를 대상으로 집필된 교재다. 특히 경영학과와 경제학과 등 인문계열 학생들도 기초부터 충분히 학습할 수 있도록 기술했다. 더불어 엑셀 실습 파일 및 참고 자료를 제공한다. 통계학뿐만 아니라 엑셀 프로그램에 대한 기반을 탄탄하게 다질 수 있다.
시대적 변화와 보건 분야에서의 자료분석 실무 변화를 반영하여 출간되었다. 또한 무료 통계 분석 패키지인 eStat.me를 활용한 자료 분석을 실습하고 있다. 아울러 각 장의 연습 문제에는 QR 코드가 포함되어 있어 PC와 휴대전화에서는 빠르고 편리하게 실습에 참여할 수 있다.
이 책의 독자들은 후에 인공지능이 메가트렌드임이 보다 확실히 증명되고 어쩔 수 없이 받아들여야 하는 상황이 되면 그때 공부를 해 보겠다는 말을 절대 하지 않으리라 믿는다. 기술과 시장이 어느 정도 안정된 후에 공부를 시작하겠다는 결심은 그 실현이 가능한 때를 영원히 만날 수 없기 때문이다.
계산도구는 데이터과학에서 손꼽히는 두 언어인 R과 Python다. 모든 알고리즘을 직접 코딩하였고 내장함수(built-in functions)와의 연계를 꾀하였다. R과 Python 중 하나로도 이 책을 학습할 수 있다.
독자들이 쉽고 올바르게 통계에 접근할 수 있도록 최소한의 통계 기초를 제공하고자 본서를 기획하였다. 본서는 독자들이 통계 지식을 깊이 있게 갖추기에 앞서 기본개념과 원리를 살펴봄으로써 통계에 대한 올바른 안목을 지닐 수 있도록 기초통계학 전반을 정리할 수 있도록 한다.
통계학 전공자와 비전공자들이 R 프로그램을 활용하여 데이터분석을 스스로 수행할 수 있도록 R 설치방법부터 R을 이용한 데이터 분석까지 5개의 단계로 구분하여 설명하고 있으며 각 단계별로 본문에서 설명된 R 함수를 정리한 R 함수 요약을 제시하고 있다.
