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Quantitative Economics with R
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Quantitative Economics with R

  • 비크람다얄
  • |
  • 에이콘출판
  • |
  • 2022-03-31 출간
  • |
  • 444페이지
  • |
  • 155 X 235 X 25 mm
  • |
  • ISBN 9791161756288
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




◈ 이 책의 대상 독자 ◈

R을 배우고자 하는 학생, 교사, 연구원 등의 경제학도들에게 도움이 될 책이다. 특히 경제학과 학생들이 응용경제학을 직관적으로 이해하고, 자료를 적극적으로 활용하며, 동시에 핵심 데이터 과학 기술을 갖추는 데 도움이 될 것이다.


◈ 이 책의 구성 ◈

1부, ‘책 구성과 R 소개’에서는 R의 주요 내용을 충분히 소개하는 것을 목표로 한다.

2부, ‘데이터 관리와 그래프 작성’에서는 위컴이 개선한 데이터 과학의 특성 중 하나인 랭글링과 그래프 작성을 소개한다.

3부, ‘데이터 분석에 필요한 수학 사전지식’에서는 R을 사용한 간단한 수학적 방법을 설명한다. 특히 차분 방정식(difference equations)과 함께 R로 다양한 분석을 수행한다.

4부, ‘데이터 기반 추론’에서는 중심 극한 정리(central limit theorem)에 시뮬레이션을 사용한다. 또한 부트스트랩과 무작위 추론(randomization inference)이라는 두 가지 시뮬레이션 기반 추론 방법을 소개한다.

5부, ‘성장 데이터 접근, 분석, 해석’에서는 경제 성장을 집중적으로 살펴본다. 데이터를 시각화해 성장의 특정 유형을 조사하고 데이터를 통해 간단한 성장 이론을 알아본다.

6부, ‘시계열 데이터’는 시계열(time series) 데이터를 다루며, 시계열 그래프 작성법을 살펴본다.

7부, ‘데이터를 통한 통계적 학습과 머신러닝’에서는 바리안(Varian, 2014)이 쓴 논문 「Big Data: New Tricks for Econometrics」를 참고한다. 통계적 학습(statistical learning)의 두 가지 주요 기법인 일반화 가법 모형(GAM, generalized additive model)과 랜덤 포레스트를 살펴본다.


목차


1부. 책의 구성과 R 소개
1장. 개요
2장. R과 RStudio


2부. 데이터 관리와 그래프 작성
3장. R로 데이터 가져오기
4장. 데이터 랭글링과 그래프 작성
5장. 네트워크


3부. 데이터 분석에 필요한 수학 사전지식
6장. 함수
7장 차분방정식
8장. 행렬


4부. 데이터 기반 추론
9장. 통계적 추론
10장. 인과적 추론


5부. 성장 데이터 접근, 분석, 해석
11장. 성장 데이터와 모형
12장. 성장 원인


6부. 시계열 데이터
13장. 시계열 그래프
14장. 시계열 모형


7부. 데이터를 통한 통계적 학습과 머신러닝
15장. 평활기와 일반화 가법 모형
16장. 트리부터 랜덤 포레스트까지
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