상세정보

통계학이란 다양한 현상을 표현하는 자료로부터 유용한 정보를 생성하고 합리적인 결 론을 도출하는 방법에 대해 연구하는 학문으로서 거의 모든실무 분야의 연구와 응용에서 사용되고 있다. 본 서에서는 통계학을 이해하기 위해서는 수리적 전개를 통한 공식의 도출보다는 방법론에 대한 근본적인 이해와 적합한 해석이 전제되어야 한다는 기본지침하에 자세한 개념 설명과 다양한 예제를 소개하였다.

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목차

제1장 통계학의 개요 = 1

 1.1 통계학이란 = 2

  1.1.1 정의 = 2

  1.1.2 통계학의 의미 = 3

 1.2 통계 용어 및 분석 과정 = 5

 연습문제 = 8

제2장 자료의 수집과 정리 = 9

 2.1 자료의 분류 = 10

 2.2 자료의 수집 = 12

 2.3 자료의 정리 = 13

  2.3.1 여러 가지 도수분포표 = 13 

  2.3.2 히스토그램 = 19

  2.3.3 줄기 - 잎 그림 = 23

  2.3.4 기타 도표 = 26

 연습문제 = 28

제3장 정보의 생성 = 31

 3.1 대표값 = 32

  3.1.1 평균 = 32

  3.1.2 중위수와 분위수 = 36

  3.1.3 최빈값 = 40

 3.2 산포도 = 42

  3.2.1 범위 = 43

  3.2.2 분산과 표준편차 = 44

  3.2.3 변동계수 = 48

 3.3 체비셰프의 법칙과 표준측도 = 49

 3.4 정리된 자료의 대표값과 산포도 = 52

 연습문제 = 56

제4장 집합과 확률 = 61

 4.1 집합 = 62

  4.1.1 정의 = 62

  4.1.2 집합의 연산 = 64

  4.1.3 원소의 개수 = 67

  4.1.4 집합의 분할 = 68

 4.2 확률 = 69

  4.2.1 표본공간과 사상 = 70

  4.2.2 확률의 해석 = 73

  4.2.3 확률의 계산 = 76

  4.2.4 조건부 확률과 독립사상 = 79

  4.2.5 베이즈 공식 = 83

 연습문제 = 87

제5장 확률변수와 확률분포 = 93

 5.1 확률변수 = 94

 5.2 확률분포 = 96

  5.2.1 이산형 확률분포 = 96

  5.2.2 연속형 확률분포 = 100

  5.2.3 수학적 기댓값과 분산 그리고 표준편차 = 104

 5.3 두 확률변수의 분포 = 110

  5.3.1 결합확률분포와 주변확률분포 = 111

  5.3.2 공분산과 상관계수 = 114

  5.3.3 두 확률변수의 독립성 = 120

 연습문제 = 124

제6장 여러 가지 확률분포 = 129

 6.1 이산형 확률분포 = 130

  6.1.1 베르누이분포 = 130

  6.1.2 이항분포 = 132

  6.1.3 포아송분포 = 135

  6.1.4 초기하분포 = 138

  6.1.5 기하분포 = 143

  6.1.6 음이항분포 = 144

  6.1.7 이산균일분포 = 147

  6.1.8 다항분포 = 149

 6.2 연속형 확률분포 = 151

  6.2.1 균일분포 = 151

  6.2.2 지수분포 = 152

  6.2.3 정규분포 = 157

  6.2.4 이항분포의 근사 확률 = 166

 연습문제 = 172

제7장 표본분포 = 177

 7.1 개요 = 178

 7.2 표본평균의 분포 = 179

  7.2.1 기대값과 분산 = 181

  7.2.2 중심극한정리 = 183

 7.3 두 표본평균의 차이에 대한 분포 = 187

 7.4 표본비율의 분포 = 190

 7.5 두 표본비율의 차이에 대한 분포 = 193

 7.6 그 밖의 표본분포 = 195

  7.6.1 카이제곱분포 = 195

  7.6.2 t-분포 = 200

  7.6.3 F-분포 = 205

 연습문제 = 211

제8장 추정 = 215

 8.1 점추정과 불편성 = 216

 8.2 구간추정의 개요 = 221

 8.3 신뢰구간 추정 = 223

  8.3.1 모평균의 신뢰구간 = 223

  8.3.2 두 모평균 차이의 신뢰구간 = 228

  8.3.3 쌍체표본의 신뢰구간 = 235

  8.3.4 모비율의 신뢰구간 = 239

  8.3.5 두 모비율 차이의 신뢰구간 = 240

  8.3.6 모분산의 신뢰구간 = 245

  8.3.7 두 모분산 비의 신뢰구간 = 246

 8.4 표본크기의 결정 = 249

  8.4.1 모평균 추정에 필요한 표본크기 = 249

  8.4.2 모비율 추정에 필요한 표본크기 = 250

 연습문제 = 253

제9장 가설검정 = 260

 9.1 개요 = 261

  9.1.1 가설과 검정통계량 = 262

  9.1.2 제 1종과 제 2종의 오류 = 263

  9.1.3 임계값 = 265

 9.2 가설검정의 절차 = 267

 9.3 모평균의 가설검정 = 269

  9.3.1 단일 모평균의 가설검정 = 269

  9.3.2 두 모평균 차이의 가설검정 = 278

  9.3.3 쌍체표본의 가설검정 = 292

 9.4 모비율의 가설검정 = 297

  9.4.1 단일 모비율의 가설검정 = 297

  9.4.2 두 모비율 차이의 가설검정 = 299

 9.5 모분산의 가설검정 = 306

  9.5.1 단일 모분산의 가설검정 = 306

  9.5.2 두 모분산 비의 가설검정 = 308

 9.6 유의확률 : p-값 = 311

 연습문제 = 317

제10장 상관분석과 회귀분석 = 323

 10.1 상관분석 = 324

  10.1.1 산점도 = 324

  10.1.2 상관계수 = 326

 10.2 단순회귀분석 = 330

  10.2.1 개요 = 330

  10.2.2 모형 = 331

  10.2.3 회귀선의 추정 = 334

  10.2.4 추정된 회귀선의 정도 = 340

  10.2.5 회귀계수에 대한 추론 = 346

  10.2.6 새로운 관측값의 예측 = 355

 10.3 상관분석과 단순회귀분석의 비교 = 358

  10.3.1 결정계수와 상관계수 = 358

  10.3.2 회귀선의 기울기와 상관계수 = 359

 연습문제 = 360

제11장 분산분석 = 363

 11.1 개요 = 364

 11.2 일원배치법 = 366

  11.2.1 자료구조와 모형 = 367

  11.2.2 분석의 원리와 분산분석표의 작성 = 369

  11.2.3 모수의 추정 = 376

 11.3 이원배치법 - 반복이 없는 경우 = 383

  11.3.1 자료구조와 모형 = 383

  11.3.2 분석의 원리와 분산분석표의 작성 = 385

  11.3.3 모수의 추정 = 387

 11.4 이원배치법 - 반복이 있는 경우 = 394

  11.4.1 자료구조와 모형 = 394

  11.4.2 분석의 원리와 분산분석표의 작성 = 396

 연습문제 = 404

제12장 범주형 자료분석 = 409

 12.1 적합도 검정 = 410

 12.2 독립성 검정 = 423

 12.3 동질성 검정 = 431

 연습문제 = 436

제13장 비모수적 추론 = 441

 13.1 개요 = 442

 13.2 부호검정 = 442

 13.3 윌콕슨 순위합검정 = 446

 13.4 런검정 = 449

 13.4 스피어만 순위상관 = 453

 연습문제 = 457

부록 = 463

 표 1 : 누적이항분포표 = 465

 표 2 : 누적포아송분포표 = 471

 표 3 : 표준정규분포표 = 474

 표 4 : t-분포표 = 475

 표 5 : x²-분포표 = 476

 표 6 : F-분포표 = 477

국문 찾아보기 = 481

영문 찾아보기 = 486