4차 산업혁명 시대의 핵심은 통계학이라고 하여도 과언이 아닐 정도로 통계학은 데이터마이닝, 머신러닝, 빅데이터, 인공지능 등 무수히 많은 분야에서 방대한 데이터를 수집하고 분석하는 데 필요시 한다. 통계학의 기본이 되는 확률론의 이해가 절실히 요구되고 있다.
본서는 다양한 분야에서 응용될 수 있는 확률론을 인문사회계열 학생이나 통계학 전공자들도 입문서로 쉽게 접할 수 있게 기술한 것이다.
이와 함께, 본서는 R을 이용하여 확률론을 소개하며 확률론의 필수개념 및 이론과 함께 R을 통한 이론의 실습을 다루었다. R은 오픈소스의 무료소프트웨어로, 통계학에서 데이터 분석 및 프로그래밍을 하기 위한 언어 및 도구로 활용되고 있다. 기존의 확률론 책과는 다르게, R 프로그램 예제를 넣으면서 확률론의 보다 더 실용적인 면을 이 책에 실었다.
본서의 내용은 다음과 같다. 제 1장에서 5장까지는 확률, 확률변수, 확률분포, 기댓값, 적률생성함수와 중심극한정리 등을 수록했으며 확률론의 필수적인 이론을 다루었다. 제 6장에서는 표본분포의 내용을 포함했으며, 제 7장에서는 마코프 연쇄를 제공함으로써 확률론의 이해 및 응용범위를 넓혔다. 제 8장에서는 계수과정과 포아송 과정을 다루었다.
본서는 개념, 예제, 연습문제 순으로 집필하여 학생들의 이해도를 높이는 데 도움이 되도록 하였다. 또한 예제들과 연습문제들의 일부를 R표시로 하여 R프로그램과 자세히 풀어쓴 해설과 답을 포함시켰다.
CHAPTER 1 확률
CHAPTER 2 확률변수
CHAPTER 3 확률분포
CHAPTER 4 기댓값
CHAPTER 5 적률생성함수와 중심극한정리
CHAPTER 6 표본분포
CHAPTER 7 마코프 연쇄
CHAPTER 8 포아송 과정
연습문제 해답
APPENDIX
참고문헌
INDEX
