▶ 이 책은 전산통계/수치해석을 다룬 이론서입니다. 전산통계/수치해석의 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다.

CHAPTER 1 Six Sigma 기초 따라잡기 1.1 식스 시그마(Six Sigma)의 탄생 2 1.2 품질개선 활동의 역사와 식스 시그마 3 1.3 식스 시그마란 무엇인가? 5 1.3.1 Data와 식스 시그마 5 1.3.2 X와 Y의 의미(Y = f(X’s)) 7 1.3.3 식스 시그마 목표 달성을 위한 6가지 구성 요소 8 1.3.4 식스 시그마에 이르는 세 가지 길 9 1.4 식스 시그마 프로세스 10 1.5 기초 통계 이해하기 15 1.5.1 모집단(Population)과 시료(Sample) 15 1.5.2 표본추출(Sampling) 16 1.5.3 데이터의 척도분류 18 1.5.4 데이터의 중심치 경향과 산포(흩어짐) 경향 20 1.5.5 확률과 분포의 이해 22 1.5.6 데이터 해석 시 주의 사항 27 1.5.7 데이터 해석 시 Mind Bug 29 1.5.8 통계의 오용 31 CHAPTER 2 R 기초 따라잡기 2.1 빅데이터(Big Data) 특징 34 2.2 R 프로그램의 역사 36 2.3 R 프로그램 다운로드 및 설치 37 2.4 R 프로그램과 RStudio 프로그램의 환경 설정 43 2.5 R 프로그램 기초 사용법 47 2.5.1 변수(Variable) 48 2.5.2 데이터의 유형 49 2.5.3 데이터의 연산자 51 2.6 패키지(Package) 설치와 기본함수 익히기 54 2.6.1 패키지 관련 함수 54 2.6.2 스크립트 창에서 주석처리 하기 56 2.6.3 도움말 보기 57 2.6.4 함수의 예제 실행하기 58 2.6.5 작업공간 폴더 확인하기 58 2.6.6 데이터 및 스크립트 저장하기 59 2.7 변수 및 자료형 실습하기 59 2.7.1 벡터(vector) 59 2.7.2 행렬(matrix)과 배열(array) 61 2.7.3 팩터(factor) 62 2.7.4 리스트(list)와 데이터프레임(data.frame) 62 2.7.5 function 63 2.7.6 데이터의 종류를 확인하는 함수 63 2.7.7 데이터의 구조를 확인하는 함수 64 2.8 데이터의 인덱싱(Indexing) 67 2.9 데이터의 입출력 70 2.9.1 키보드로 입력받기 70 2.9.2 파일로 데이터 입력하고 출력하기 72 2.10 알고 있으면 편리한 함수 78 2.10.1 기술 통계량 함수 78 2.10.2 apply() 함수 82 2.10.3 subset() 함수 85 2.10.4 grep() 및 gsup 함수 86 2.10.5 t() 함수 87 2.10.6 cut() 함수 88 2.11 제어문(조건문과 반복문)과 함수 90 2.11.1 제어문(조건문과 반복문) 90 2.11.2 함수(Function) 93 2.12 데이터 시각화의 기초 그래프 그리기 95 2.12.1 이산형 데이터의 시각화 98 2.12.2 연속형 데이터의 시각화 101 CHAPTER 3 R로 Define하기 3.1 Define 이해하기 108 3.1.1 목적 108 3.1.2 추진 단계 108 3.1.3 산출물(Outputs) 108 3.1.4 분석기법(Tools) 109 3.2 R로 Define 따라잡기 120 3.2.1 R로 Six Sigma 분석을 위한 패키지 120 3.2.2 R로 Process Mapping 하기 122 3.2.3 R로 Cause and Effect Diagram(Fishbone 또는 특성요인도) 하기 123 CHAPTER 4 R로 Measure하기 4.1 Measure 이해하기 128 4.1.1 목적 128 4.1.2 추진 단계 128 4.1.3 산출물(Outputs) 128 4.1.4 분석 기법(Tools) 129 4.2 R로 Measure 따라잡기 142 4.2.1 Gage R&R 분석(계측기의 재현성과 반복성) 143 4.2.2 프로세스의 공정능력 분석 148 CHAPTER 5 R로 Analyze하기 5.1 Analyze 이해하기 156 5.1.1 목적 156 5.1.2 추진 단계 156 5.1.3 산출물(Outputs) 156 5.1.4 분석 기법(Tools) 157 5.2 R로 Analyze 따라잡기 187 5.2.1 모델 적합에 사용되는 Formula 인자식 사용 187 5.2.2 객체지향 프로그래밍(OOP, Object-Oriented Programming) 191 5.2.3 그래프 분석 191 5.2.4 정규성 검정 202 5.2.5 분산 검정 205 5.2.6 평균치 검정 208 5.2.7 상관분석 229 5.2.8 회귀분석 233 CHAPTER 6 R로 Improve하기 6.1 Improve 이해하기 244 6.1.1 목적 244 6.1.2 추진 단계 244 6.1.3 산출물(Outputs) 244 6.1.4 분석 기법(Tools) 245 6.1.5 식스 시그마에서 활용되는 실험계획의 목적과 분석방법 262 6.2 R로 Improve 따라잡기 268 6.2.1 Rcmdr(R commander) 기본 사용방법 268 6.2.2 RcmdrPlugin.DOE 기본 사용하기 283 6.3 식스 시그마 실험계획법 절차 (종이 헬리콥터 실험) 293 6.3.1 Screening 실험(2n-1 일부실시법) 293 6.3.2 2n 요인실험법 306 6.3.4 중심점 실험(곡률효과를 확인하기 위한 실험) 310 6.3.5 최대 경사법 314 6.3.6 반응표면분석 실험(RSM, Response Surface Method) 317 6.4 직교배열표 325 6.5 교락법(Block실험) 332 CHAPTER 7 R로 Control하기 7.1 Control 이해하기 340 7.1.1 목적 340 7.1.2 추진 단계 340 7.1.3 산출물(Outputs) 341 7.1.4 분석기법(Tools) 341 7.2 R로 Contol 따라잡기-계량치 관리도와 계수치 관리도 348 CHAPTER 8 마무리하기 8.1 Six Sigma에 대한 일반적 의미 372 8.2 Six Sigma에 대한 개인적 의견 372 8.3 R에서 자주 사용하는 함수 정리 374 8.3.1 도움말과 사용방법 확인 374 8.3.2 패키지설치 및 작업공간 375 8.3.3 기호 및 특수한 값 375 8.3.4 데이터 생성 및 변경 376 8.3.5 파일 읽고 쓰기 376 8.3.6 데이터 사전처리를 위한 함수 377 8.3.7 데이터의 구조 확인 377 8.3.8 자주 사용하는 수학 관련 함수 378 8.3.9 데이터 요약함수 378 8.3.10 확률분포 378 8.3.11 가설검정 379 8.3.12 모형 최적화 379 8.3.13 그래프 관련 함수 및 변수(Parameter), 인자(Argument) 380 8.3.14 식스시그마 분석에 사용된 함수 381 8.3.15 Rcmdr 메뉴 Tree 381 저자의 말 387 참고 서적 388