Chapter 01 기술 통계
Introduction
통계학의 역사
데이터 정리에 빠질 수 없는 기술 통계
01 데이터의 척도
02 도수분포표와 히스토그램
03 파레토 그림
04 첨자와 시그마 기호
05 평균·분산·표준편차
06 도수분포표와 평균·분산
07 대푯값
08 변량의 표준화
09 왜도와 첨도
10 사분위수·상자 수염 그림
11 교차표
12 원그래프·막대그래프·꺽은선그래프
13 산점도
14 로렌츠 곡선
15 Q-Q 플롯
Column 줄기 잎 그림으로 데이터의 대푯값 읽기
Chapter 02 상관관계
Introduction
상관이란?
상관관계에서 주의해야 할 점
01 피어슨의 상관계수
02 스피어만의 순위상관계수
03 켄달의 순위상관계수
04 크라메르의 연관계수
05 상관계수의 추정과 검정
06 자기상관계수
Column 의심스러운 상관관계는 얼마든지 있다
Chapter 03 확률
Introduction
도박에서 출발한 확률의 역사
고전 확률론의 완성
통계학과 확률론의 발전으로 수리 통계학의 기초를 마련
01 사건과 확률
02 포함배제의 원리
03 이산확률변수
04 연속확률변수
05 누적분포함수
06 기댓값·분산
07 사건의 독립과 확률변수의 독립
08 확률변수의 덧셈과 곱셈
09 2차원 이산확률변수
10 2차원 연속확률변수
11 기댓값과 분산 공식
12 큰 수의 법칙과 중심극한정리
13 체비쇼프 부등식
Column 한 반에 생일이 같은 사람이 2명 있을 확률 구하기
Chapter 04 확률분포
Introduction
확률분포의 종류가 다양한 이유
특히 중요한 확률분포 네 가지
01 베르누이 분포와 이항분포
02 기하분포와 음이항분포
03 푸아송 분포
04 초기하분포
05 균등분포와 지수분포
06 정규분포
07 χ²분포·t분포·F분포
08 χ²분포·t분포·F분포 더 살펴보기
09 베이불 분포·파레토 분포·로그 정규분
★ 숫자에 관한 ‘감각’을 ‘근거’로 바꿔주는 실용적인 통계 이야기!
일상생활에서 숫자에 관한 ‘감각’이 필요한 때가 자주 있습니다! 보통 정확하게 계산하기 어렵거나 귀찮지만, 숫자를 보고 무언가 판단이나 결론을 내려야 하는 상황이죠. 이럴 때 올바른 판단이나 결론을 잘 내리는 사람들이 있습니다. 대화를 나누다 보면 스스로 느끼지 못하더라도 본능적으로 통계의 기초를 알거나 중고등학교 때 통계학을 제대로 공부한 경험을 갖고 있습니다. 즉, 통계학은 숫자에 관한 ‘감각’을 ‘근거’로 바꿔주는 실용적인 학문인 것입니다.
이 책은 113가지 개념을 중심으로 상황에 따라 어떤 통계학 이론을 알아야 하는지 알려줍니다. 여러분의 일상생활에서 통계학을 어떻게 활용하는지를 사례와 함께 소개합니다. 심지어 통계 관련 시험을 준비한다면 어떤 공식은 꼭 외우라고도 강조합니다. ‘통계학을 재미있게 배운다’라는 관점과 손해를 보지 않는 숫자에 관한 ‘감각’을 기른다는 두 마리 토끼를 모두 잡으려는 독자라면 관심 있게 읽기 바랍니다. 또한 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명에서 꼭 알아야 할 기초 학문이 필요한 사람이라면 이 책은 여러분이 훌륭한 데이터 전문가가 되는 기반을 다져줄 것입니다.
★ 이 책의 특징
* 자격 시험이나 실무에서 사용할 가능성이 큰 통계 공식을 모았습니다.
* 효율과 요령을 갖춰서 통계 개념을 기억하는 여러 가지 장치가 있습니다.
* 필요한 것만 빠르게 찾아볼 수 있도록 사전 방식으로 구성했습니다.
* 실생활 사례를 소개해 빠르게 통계를 적용하는 감각을 기를 수 있습니다.
