이 책은 고등학교를 졸업한 후 수학을 접할 일이 별로 없었던 일반적인 독자라도, 늘 사용하는 컴퓨터를 계산기로 활용해 복잡한 내용을 쉽게 이해할 수 있게 쓰여졌습니다. 따라서 전공 서적처럼 수식을 사용해 정확하게 정보를 전달하기보다는 R이라는 통계 분석용 언어를 사용해 직접 결과를 살펴보고, 통계 분석 과정을 따라가 볼 수 있게 작성되었습니다. 통계학을 막 시작하여 통계와 R, 모두 익숙하지 않은 독자가 가장 많은 것을 얻을 수 있지만, 이미 통계학을 잘 알고 있지만 R 사용법이 익숙하지 않은 독자나 그 반대인 독자도 많은 것을 얻으리라 생각합니다.
미분·적분은 이공계열 모든 과정에서 없어서는 안 될 중요한 부분입니다. 교육 과정이 문과와 이과로 나뉘고 문과에서는 미분·적분을 전혀 다루지 않기 때문에 이를 실제로 배우지 못한 사람이 많고, 배웠다고 해도 실제로 문제를 푸는 방법을 배운 것인지, 개념을 배운 것인지를 잘 모르는 사람도 있습니다. 이 책은 바로 그런 분을 위한 책입니다. 미분·적분을 배우려면 그 이전까지 배웠던 단원을 잘 알아야 합니다. 이 책은 고등학교를 졸업한 후 수학에서 손을 뗀 사람이 미분·적분에 필요한 선수 과목을 따로 공부하지 않고도 책 한 권으로 기본 개념을 파악할 수 있게 구성되어 있습니다. 게다가 수학에 익숙하지 않은 독자를 위해 수식을 전개할 때 각
단계를 건너뛰지 않고 설명하며 어떤 수식이 어떻게 사용되었는지도 자세하게 설명합니다. 한 번 설명했던 내용이 또 나와도 바로 사용하지 않고 다시 설명하므로 수학에 익숙하지 않은 독자라도 읽는 사이에 저절로 내용을 기억할 수 있습니다. 여러 가지 이유로 고등학교에서 미분·적분을 제대로 이해하지 못하고 넘어가야 했던 분이나, 미분·적분을 배우지 못하고 고등학교 수학을 끝낸 후 다시 배울 기회가 없었던 분, 그리고 다시 한 번 미분·적분에 도전하고 싶은 분께 이 책을 강력하게 추천합니다. 저자도 책의 말미에 설명하듯이, 이 책만으로 미분·적분의 모든 내용을 전달할 수는 없습니다. 하지만 이 책이 미분·적분 이후에 펼쳐진 세상을 이해하는
데 필요한 완벽한 기반을 다져준다는 것을 믿어 의심치 않습니다.
최근 머신 러닝, 딥 러닝의 발전으로 컴퓨터과학 공부 및 연구를 진행할 때 넘쳐나는 데이터를 통계를 사용해 기계에 학습시킵니다. 그 어느 때보다도 통계가 필요하게 되었습니다. 이 책에 그런 고급 통계 지식이 전부 담겨 있지는 않지만, 고등학교 시절 시험에 쫓겨 만족스럽게 이해할 수 없었던 통계적 방법들과 지식을 가장 쉽고 자세하게 설명하고 있습니다. 이 책이 더 높은 단계의 통계로 나아갈 수 있는 단단한 기초를 마련해 줄 수 있으리라 믿어 의심치 않습니다. 저자가 저술한 책을 세 권 번역하며 줄곧 느꼈던 점은, 왜 내가 어릴 적엔 수학을 이렇게 자세하게 설명해 주는 사람이나 책이 없었는가 하는 아쉬움이었습니다. 아무쪼록 여러분이 이 책의 친절한 설명을 통해 어렵게 느꼈던 통계 내용을 조금이나마 더 쉽게 이해하고 친해지는 기회를 얻었으면 합니다.
『다시 미분 적분』(길벗, 2019)을 먼저 읽어본 독자라면 예상할 수 있듯이 이 책의 저자는 정말 자세하게 설명합니다. 계산 과정을 최대한 빼먹지 않고 왜 그런 계산이 필요한지, 어떤 방법을 사용했는지 그리고 같은 내용이든 쉬운 내용이든 반복해서 설명합니다. 계산 과정을 곰곰이 생각하며 따라가다가 막히는 부분이 있을 때마다 항상 거기서 가려운 곳을 긁어주는 저자가 함께하는 걸 느낄 수 있습니다.이 책의 또 다른 장점은 책 절반을 문제 풀이하는 데 사용했다는 점입니다. 저자도 이야기하듯이 확률 통계 문제는 문제로 만들 수 있는 상황이 그다지 많지 않습니다. 따라서 문제를 풀면서 개념을 이해하고 습득하는 과정이 꼭 필요합니다. 이 책은 다른 교과서나 참고서와는 달리 문제와 답 또는 간단한 풀이만 달랑 실어 놓지 않고, 문제의 접근 방법과 풀이 과정을 상세하게 설명합니다. 이 과정을 통해 어렴풋이 이해했던 개념을 더욱 확실하게 이해하고, 개념을 실제 문제에 적용하는 사고방식을 습득할 수 있을 것입니다.
이전까지는 특정 분야에서만 주로 사용되었던 베이즈 통계 모델링이 최근 머신 러닝과 빅데이터
의 부흥에 힘입어 여러 분야에서 활발하게 사용되고 있습니다. 이 책은 통계 데이터 분석 전용 프로그램인 R과 RStan을 사용해 처음 베이즈 통계 모델링 방식을 접하는 독자분들께 쉽게 데이터를 가공, 시각화하고 모델링하여 추정하는 과정을 많은 예제로 한 단계씩 밟아가며 가르쳐 줍니다. 대화식 언어라는 R의 특징을 이용해 책에 실려 있는 수식을 간단하게 코드로 바꿔 한 줄씩 입력하여 결과를 바로 확인할 수 있으므로 수학을 어려워하는 독자라도 어려움 없이 내용을 이해할 수 있으리라 생각합니다. 아무쪼록 처음 베이즈 통계 모델링을 접하는 독자분들께 즐거운 시작점이 되길 바랍니다.
