경제 빅데이터 분석을 위한 R

목차 (Table of Contents)

• 01 R의 설치와 프라이머
• 1. 시작
• ① R의 설치
• ② R studio의 설치
• 2. 연산
• ① 기본 연산
• ② 벡터
• ③ 부분 벡터
• ④ 패턴이 일정한 벡터
• 3. 행렬
• ① 패턴이 있는 행렬
• 4. R에서 프로그래밍하기
• ① 벡터의 모드
• ② 리스트
• ③ 논리 비교
• ④ 타입의 변환
• ⑤ 난수의 생성
• ⑥ if 구문과 for 루프
• ⑦ 함수 만들기
• 5. 자료 관리하기
• ① 개요
• ② dplyr 패키지
• ③ 자료 읽기와 쓰기
• 02 요약 통계량
• 1. 개요
• 2. 분포
• 3. 상관관계
• 03 회귀분석
• 1. OLS 모형
• 2. OLS 모형 추정 예제
• ① 기업 CEO의 임금과 수익률과의 관계
• ② 대학 성적 결정 요인 분석
• ③ 교육 수익률 추정
• 04 유한 시차 모형
• 1. 개요
• 2. 필립스 곡선
• 3. 유한 시차 모형
• 4. 시간 추세
• 05 도구 변수 추정
• 1. 개요
• 2. 도구 변수 추정법
• 3. 2SLS 추정법
• 4. IV 추정
• ① 교육 수익률 추정
• ② 수요 함수의 추정
• 06 패널 자료 분석
• 1. 패널 자료
• 2. 임의효과 모형
• 3. 고정효과 모형
• 4. 패널 자료의 구축
• 5. 패널 모형의 추정
• 6. 하우스만 검정
• 7. 동적 패널 모형
• 07 이산 선택 모형
• 1. 이산 반응 모형
• 2. 이향 선택 모형
• ① 선형 확률 모형
• ② 로짓 모형과 프로빗 모형
• 3. 토빗 모형 추정
• 4. 헤킷 모형의 추정
• 08 시계열
• 1. 시계열의 용도와 정상성
• 2. 시계열 자료 파악하기
• ① 시계열 자료 그리기
• ② 시차 변수와 차분 변수
• ③ 자기 상관 관계
• 3. 오차항이 계열 상관 관계를 가질 때
• 4. 자기 상관 시차 모형
• 5. 시차 결정
• 09 비정상 시계열
• 1. 비정상 시계열과 임의 보행
• 2. 가성 회귀의 문제
• 3. 확률적 추세
• 4. 공적분 관계
• 5. 벡터 자기 상관 모형
• 10 그래픽
• 1. 시각화
• ① tidy data
• ② ggplot()
• ③ geom
• ④ scale
• ⑤ ggsave
• 2. 추가 작업
• ① group
• ② facet
• 3. 히스토그램
• 4. 요약 통계량
• 찾아보기