환경데이터 분석을 위한 머신러닝과 통계학

소개글

"환경데이터 분석을 위한 머신러닝과 통계학"에 대한 내용입니다.

목차

제1장 환경데이터
1. 환경데이터 수집 | 6p
2. 환경데이터 특성 | 9p
3. 데이터 척도 | 24p

제2장 환경통계 기초
1. 확률분포 | 30p
2. 기술통계 | 57p

제3장 환경데이터 분석 소프트웨어 : R
1. R 및 Studio 설치 | 69p
2. 2. R 기본 | 91p

제4장 검정이론
1. 추정이론 | 116p
2. 검정이론 | 137p

제5장 분산분석
1. 분산분석 | 158p
2. 사후분석 | 170p

제6장 회귀분석
1. 회귀분석 | 178p
2. 곡선일치분석 | 206p

제7장 상관분석
1. 상관관계 | 212p
2. 상관계수 | 214p
3. 상관분석 | 221p

제8장 군집분석
1. 군집분석 | 233p
2. 군집 알고리즘 | 251p

제9장 비모수분석
1. 비모수 분석 | 262p
2. 비모수 분석 종류 | 270p

제10장 시계열분석
1. 시계열 자료 | 286p
2. 시계열 분석 방법 | 289p

제11장 불확정성 정량화
1. 불확실성 | 297p
2. 몬테카를로 시뮬레이션 | 301p
3. 민감도 분석 | 304p

제12장 기계학습
1. 기계학습 | 314p
2. 인공신경망 | 321p
3. SVM(Support Vector Machine) | 325o

본문내용

현대 사회에서 환경 문제는 매우 중요한 이슈 중 하나입니다. 환경 데이터는 이러한 문제를 해결하는 데 있어서 중요한 역할을 합니다. 이 책은 환경 데이터 분석을 위한 머신러닝과 통계학에 대한 내용을 다루고 있습니다.
제1장에서는 환경 데이터 수집과 특성, 데이터 척도에 대해 다룹니다. 데이터의 수집과 전처리 과정을 이해하고, 데이터의 특성에 따라 적절한 척도를 선택하는 방법을 배울 수 있습니다.
제2장에서는 환경 통계 기초에 대해 다룹니다. 확률 분포와 기술 통계를 이해하고, 데이터를 분석하는 데 필요한 기초적인 통계 지식을 습득할 수 있습니다.
제3장에서는 환경 데이터 분석 소프트웨어인 R과 Studio 설치, R 기본에 대해 다룹니다. R을 이용하여 데이터를 분석하는 방법을 배우고, R Studio를 이용하여 데이터를 시각화하는 방법을 배울 수 있습니다.
제4장에서는 검정 이론에 대해 다룹니다. 추정 이론과 검정 이론을 이해하고, 데이터를 분석하여 가설을 검증하는 방법을 배울 수 있습니다.
제5장에서는 분산 분석에 대해 다룹니다. 분산 분석을 이해하고, 데이터를 분석하여 집단 간 차이를 검증하는 방법을 배울 수 있습니다.
제6장에서는 회귀 분석에 대해 다룹니다. 회귀 분석을 이해하고, 데이터를 분석하여 변수 간의 관계를 파악하는 방법을 배울 수 있습니다.
제7장에서는 상관 분석에 대해 다룹니다. 상관 관계와 상관계수를 이해하고, 데이터를 분석하여 변수 간의 상관관계를 파악하는 방법을 배울 수 있습니다.
제8장에서는 군집 분석에 대해 다룹니다. 군집 분석을 이해하고, 데이터를 분석하여 유사한 특성을 가진 집단을 분류하는 방법을 배울 수 있습니다.
제9장에서는 비모수 분석에 대해 다룹니다. 비모수 분석을 이해하고, 데이터의 분포와 상관없이 분석할 수 있는 방법을 배울 수 있습니다.
제10장에서는 시계열 분석에 대해 다룹니다. 시계열 자료와 시계열 분석 방법을 이해하고, 데이터를 분석하여 미래를 예측하는 방법을 배울 수 있습니다.

참고 자료

없음