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통계모델링 즉, 모형을 작성하고 관측 데이터에 적합하여 현상을 이해하는 일련의 분석 방법에 대해서 설명하는 책이다. 기존의 범주형 자료의 모형을 충실히 따르면서, 무료 통계소프트웨어 R로 예제를 구현해 나가면서 통계전공자는 물론이고 비전공자가 읽어도 쉽게 이해할 수 있도록 해설하였다.

목차책소개 펼치기/닫기 화살표

제1장 데이터를 이해하기 위한 통계모형의 작성
제2장 확률분포와 통계모형의 최우추정
제3장 일반화선령모형(GLM): 포아송회귀
제4장 GLM의 모형선택-AIC와 모형예측의 좋음
제5장 GLM의 우도비 검정과 검정의 비대칭성
제6장 GLM의 응용 범위를 넓히자: 로지스틱회귀 등
제7장 일반화선형혼합모형(GLMM)-개체차의 모델링
제8장 마코프연쇄 몬테칼로(MCMC)법과 베이즈 통계모형
제9장 GLM의 베이즈 모형화와 사후분포의 추정
제10장 계층베이즈모형: GLMM의 베이즈 모형화
제11장 공간구조가 있는 계층베이즈모형

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