상세정보

제1편 통계학의 기초사항
  제1장 서론(introduction)
    1.1 통계학이란 무엇인가? = 17
    1.2 통계학의 발달과정 = 19
    1.3 그래프에 의한 자료분석(graphical analysis for data) = 20
    1.4 용어설명(notation) = 24
      1.4.1 Σ(sigma: 합) = 24
      1.4.2 ΣC=nC, 여기서 C는 상수(constant) = 24
      1.4.3 ΣC yi =CΣ yi , {여기서 C는 상수(constant)} = 25
      1.4.4. Σ( xi + yi + zi )=Σ xi + yi + zi = 25
      1.4.5 = 26
      1.4.6 logAB=logA+logB = 26
      1.4.7 모집단과 표본 = 27
      1.4.8 모수와 통계량 = 27
      1.4.9 본서의 용어는 표 1.4.1의 내용에 따른다 = 28
    1.5 기술통계학과 추측통계학 = 28
  제2장 대표치(measures of central tendency)
    2.1 산술평균(arithmetic mean) = 36
    2,2 중위수(median) = 38
    2.3 최빈수(mode) = 41
    2.4 기하평균(geometric mean) = 43
    2.5 조화평균(harmonic mean) = 44
    2.6 중간범위(mid range) = 45
    2.7 가중평균(weighted mean) = 45
    2.8 평방평균(quadratic mean, rot mean square) = 46
    2.9 사분위수 백분위수 = 46
    2.10 the trimmed mean = 48
    2.11 The winsorized mean = 48
  제3장 산포도(measures of dispersion)
    3.1 범위(range) = 55
    3.2 사분편차(The interquatile range, The quartile deviation) = 55
    3.3 분산(variance)과 표준편차(standard deviation) = 56
      3.3.1 분산(variance) = 56
      3.3.2 표준편차(standard deviation; S.D.) = 59
    3.4 평균편차(mean deviation) = 63
    3.5 변이계수(coefficient of variation) = 64
    3.6 체비쉐프 부동식(Chebyshev's inequality) = 65
  제4장 확률(probability)
    4.1 확률(probability)이란? = 72
    4.2 확률의 법칙 (probability rules) = 73
    4.3 종속사건과 독립사건 = 77
    4.4 조건확률과 결합확률 = 79
    4.5 베이즈 법칙(Bayes's rule) = 80
    4.6 표본공간 및 확률변수 = 82
      4.6.1 표본공간(sample space) = 82
      4.6.2 확률변수(random variable, stochastic variable) = 83
    4.7 기대치(expectation, expected value) = 85
    4.8 절귤, 왜도 및 첨도 = 91
      4.8.1 적률(moment) = 92
      4.8.2 왜도(skewness) = 95
      4.8.3 첨도(kurtosis or peakedness) = 96
    4.9 순열과 조합 = 98
      4.9.1 조합(combination) = 98
      4.9.2 순열(permutation) = 99
제2편 일반통계학(general statistics)
  제5장 확률분포(probability distribution)
    5.1 이항분포(binomial distribution) = 110
      5.1.1 이항실험(binomial experiment) = 110
      5.1.2 이항분포함수(binomial distribution function) = 110
      5.1.3 이항분포의 형태(shape of the binomial distribution) = 116
    5.2 초기하분포(hypergeometric distribution) = 117
    5.3 포아송분포(Poisson distribution) = 119
    5.4 정규분포(normal distribution) = 124
      5.4.1 정규분포함수(normal distribution funtion) = 124
      5.4.2 정규분포의 형태(shape of the normal distribution) = 125
        5.4.3 표준정규분포(standard normal distribution) = 127
    5.5 각 분포간의 관계 = 134
      5.5.1 이항분포와 포아송분포 = 134
      5.5.2 이항분포와 정규분포 = 135
  제6장 표본분포(sampling distribution)
    6.1 복원추출법과 비복원추출법 = 145
    6.2 t분포(t distribution) = 148
    6.3 카이자승분포(χ²distribution) = 151
    6.4 F분포(F distribution) = 153
    6.5 대수의 법칙(the law of large numbers) = 156
    6.6 중심극한정리(the central limit theorem) = 157
  제7장 통계적 추정(statistical estimation)
    7.1 서론(introduction) = 163
    7.2 점추정(point estimation) = 164
      7.2.1 추정량(estimation)의 성질 = 165
      7.2.2 모평균(population mean)의 점추정(point estimation) = 167
      7.2.3 모분산(population variance)의 점추정(point estimation) = 170
      7.2.4 모비율(population proportion)의 점추정(point estimation) = 172
    7.3 구간추정(interval estimation) = 173
      7.3.1 분산을 알고 있는 정규모집단의 평균 μ의 구간추정 = 175
      7.3.2 분산을 모르는 정규모집단의 평균 μ의 구간추정(표본의 크기가 큰 경우) = 175
      7.3.3 분산을 모르는 정규모집단의 평균 μ의 구간추정(표본의 크기가 작은 경우) = 176
      7.3.4 분산을 알고 있는 두 정규모집단의 평균치간의 차이의 구간추정 = 177
      7.3.5 두 정규모집단의 평균치간의 차이의 구간추정 = 179
      7.3.6 정규모집단의 분산 σ²의 구간추정 = 180
      7.3.7 두 정규모집단의 분산비 σ1 ²/ σ2 ²의 구간추정 = 181
      7.3.8 표본의 크기가 큰 경우의 모비율의 구간추정 = 183
    7.4 표본의 크기 = 184
      7.4.1 분산을 알고 있는 정규모집단의 평균 μ를 추정할 때 = 184
      7.4.2 모비율 P를 추정할 때 = 185
  제8장 통계적 가설검정(statistical hypothesis testing)
    8.1 서론(introdution) = 193
    8.2 검정력 함수(power fuction of the test) = 199
      8.2.1 검정력(power of the test) = 199
      8.2.2 검사특성곡선(operating characteristic curve: o.c curve) = 200
    8.3 모집단 평균의 가설검정 = 202
      8.3.1 분산을 알고 있는 모집단의 평균에 대한 가설검정(모집단의 분포가 정규분포인 경우) = 202
      8.3.2 분산을 모르는 모집단의 평균에 대한 가설검정(모집단의 분포가 정규분포이고, 표본이 큰 경우) = 206
      8.3.3 분산을 알고 있는 모집단의 평균에 대한 가설검정(모집단의 분포가 정규분포이고, 표본이 작은 경우) = 210
      8.3.4 분산을 아고 있는 두 모집단의 평균의 차에 대한 가설검정 = 214
      8.3.5 분산을 모르는 두 정규 모집단의 평균의 차에 대한 가설검정(표본의 크기가 크고, 각각의 분산은 모르나 같은 경우: σ1 ²= σ2 ²) = 218
      8.3.6 분산을 모르는 두 모집단의 평균의 차에 대한 가설검정(각각의 분산을 모르고, 또한 같지 않은 경우: σ1 ²≠ σ2 ²) = 223
    8.4 모집단 분산의 가설검정 = 233
      8.4.1 정규모집단의 분산에 대한 가설검정 = 234
      8.4.2 두 정규모집단의 분산비에 대한 가설검정 = 238
    8.5 모집단 비율의 가설검정 = 240
      8.5.1 표본이 큰 모집단 비율에 대한 가설검정 = 241
      8.5.2 표본이 큰 두 모집단 비율의 차에 대한 가설검정 = 243
  제9장 상관분석과 회귀분석(correlation and regression analysis)
    9.1 서론(introduction) = 256
    9.2 상관분선(correlation analysis) = 257
      9.2.1 산포도(scatter diagram) = 257
      9.2.2 상관계수(coefficient of correlation) = 258
    9.3 회귀분석(regression analysis) = 262
      9.3.1 선형회귀식(linear regression equation)의 추정 = 268
      9.3.2 결정계수(coefficient of determination:γ²) = 269
      9.3.3 β의 신뢰구간(confidence interval for β) = 271
      9.3.4 β의 검정(test for β) = 272
      9.3.5 α의 신뢰구간(confidence interval for α) = 272
      9.3.6 α의 검정(test for α) = 273
      9.3.7 임의의 χ에 대한 평균반응의 신뢰구간 = 274
      9.3.8 임의의 χ에 대한 평균반응의 검정 = 275
      9.3.9 임의의 χ에 대한 단일반응의 신뢰구간 = 276
      9.3.10 임의의 χ에 대한 단일반응의 검정 = 276
    9.4 변수변환(linearing transformation of variable) = 277
      9.4.1 x와 y사이에 식 y=a bx 가 성립되는 경우 = 278
      9.4.2 x와 y사이에 식 y=a xb 가 성립되는 경우 = 278
      9.4.3 x와 y사이에 식 y= ea +bx 가 성립되는 경우 = 278
      9.4.4 x와 y사이에 식 y=1/(1+ ea +bx )가 성립되는 경우 = 279
      9.4.5 x와 y사이에 식 y=a eb x 가 성립되는 경우 = 279
      9.4.6 x와 y사이에 식 y=1/(a+bx)가 성립되는 경우 = 279
      9.4.7 x와 y사이에 식 y=1/ (a+bx)2 가 성립되는 경우 = 280
      9.4.8 x와 y사이에 식 1/y=a+b/(1+x)가 성립되는 경우 = 280
      9.4.9 x와 y사이에 식 y=a+b√x가 성립되는 경우 = 280
  제10장 분산분석(analysis of variance)
    10.1 서론(introduction) = 288
    10.2 일원 배치(one-way classification) = 289
      10.2.1 대응(pairing, befor and after0이 있는 경우의 검정 = 290
      10.2.2 대응이 없는 경우의 검정(pool t test) = 292
      10.2.3 대응이 없는 경우의검정(F test) = 294
      10.2.4 일원 배치(one-way classification)의 검정 = 295
    10.3 이원 배치(two-way classification) = 299
      10.3.1 교호작용이 유의적이 아닌 경우의 검정 = 300
      10.3.2 교호작용(interaction)이 유의적이 아닌 경우의 검정 = 304
    10.4 라틴방격법(latin square design) = 308
      10.4.1 라틴방격(latin square)의 구성 = 309
      10.4.2 라틴방격(latin square)의 선택 및 이용 = 310
      10.4.3 라틴방격법(latin square design) 의 장·단점 = 311
  제11장 분할표검정(test of contingency table)
    11.1 서론(introdution) = 325
    11.2 독립성의 검정(test of independent) = 326
    11.3 동질성의 검정(test of homogeneity) = 329
    11.4 적합성의 검정(test of goodness of fit) = 333
  제12장 표본조사(sampling survey)
    12.1 서론(introduction) = 341
    12.2 표본 설계= 342
      12.2.1 표본 조사의 개요 = 342
      12.2.2 표본 조사의 단위와 틀 = 344
    12.3 표본 추충 방법 = 345
      12.3.1 유의 추출법 = 345
      12.3.2 임의 추출법 = 347
    12.4 표본 분석 = 352
      12.4.1 표본 분포 = 353
      12.4.2 표본 분석 = 355
    12.5 응용과 실제 = 357
  제13장 시계열분석(analysis of times series)
    13.1 서론(introduction) = 362
    13.2 추세변동(secular trend: T) = 364
      13.2.1 목측법(free hand method; eye measurement) = 364
      13.2.2 준평균법(semi-average method) 365
      13.2.3 이동평균법(moving averge method) = 366
      13.2.4 최소제곱법(least square method) = 367
      13.2.5 추세변동을 제거하는 방법 = 369
    13.3 계절변동(seasonal variations: S) = 370
      13.3.1 월별평균법(monthly average method) = 370
      13.3.2 이동평균법(moving average method) = 372
      13.3.3 연쇄비율법(link relative method) = 375
      13.3.4 계절변동의 제거 = 376
    13.4 불규칙변동(irregular variations: I) = 377
    13.5 순환변동(cyclical variations: C) = 378
    13.6 예측(forecasting) = 378
부록 = 385
  1. 참고문헌(references) = 387
  2.표본조사론에 관한 참고문헌(references for sampling survey) = 389
  3. 연습문제 풀이(answers) = 390
  4. 참고사항 및 증명(referential proofs) = 408
  5. 통계적 수표(tables) = 453
  6. 프로그램 = 503
  7. GREEK ALPHABET = 544
색인
  1. 한글 색인표(Korean index) = 571
  2. 영문 색인표(English index) = 579