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목차
제1장 확률과 확률분포
 1.1 서론 = 17
 1.2 집합 이론 = 19
 1.3 확률집합함수 = 28
 1.4 조건부 확률과 확률적 독립성 = 42
 1.5 확률변수 = 54
 1.6 이산형 확률변수 = 64
  1.6.1 변환 = 66
 1.7 연속형 확률변수 = 68
  1.7.1 변환 = 71
 1.8 확률변수의 기댓값 = 78
 1.9 특수한 기댓값 = 84
 1.10 중요한 부등식 = 95
제2장 다변량 분포
 2.1 두 확률변수의 분포 = 103
  2.1.1 기댓값 = 109
 2.2 변환 : 이항 확률변수 = 116
 2.3 조건부 분포와 기댓값 = 126
 2.4 상관계수 = 134
 2.5 독립인 확률변수 = 143
 2.6 여러 확률변수로의 확장 = 151
  2.6.1 분산-공분산 = 157
 2.7 변수변환 기법의 확장 = 161
제3장 몇 가지 특수한 분포
 3.1 이항분포와 관련 분포들 = 171
 3.2 푸아송분포 = 182
 3.3 Γ, χ², β분포 = 188
 3.4 정규분포 = 201
  3.4.1 오염된 정규분포 = 208
 3.5 다변량 정규분포 = 213
  3.5.1 응용 = 220
 3.6 t-분포와 F-분포 = 225
  3.6.1 t-분포 = 225
  3.6.2 F-분포 = 227
  3.6.3 스튜던트의 정리 = 229
 3.7 혼합분포 = 232
제4장 불편성, 일치성 그리고 극한분포
 4.1 함수의 기댓값 = 242
 4.2 확률수렴 = 248
 4.3 분포수렴 = 252
  4.3.1 확률유계 = 259
  4.3.2 Δ-방법 = 261
  4.3.3 적률생성함수 기법 = 263
 4.4 중심극한정리 = 267
 4.5 다변량 분포의 점근성 = 274
제5장 기초적인 통계적 추론
 5.1 표본과 통계량 = 281
 5.2 순서통계량 = 286
  5.2.1 분위수 = 291
  5.2.2 분위수와 신뢰구간 = 295
 5.3 분포에 관한 허용한계 = 300
 5.4 신뢰구간의 추가 = 304
  5.4.1 평균의 차에 대한 신뢰구간 = 307
  5.4.2 비율의 차에 대한 신뢰구간 = 310
 5.5 가설검정의 소개 = 314
 5.6 통계적 검정에 대한 보충 설명 = 323
 5.7 카이제곱검정 = 330
 5.8 몬테카를로 방법 = 338
  5.8.1 채택-기각 생성 알고리즘 = 345
 5.9 부트스트랩 절차 = 350
  5.9.1 백분위수 부트스트랩 신뢰구간 = 350
  5.9.2 부트스트랩검정 절차 = 354
제6장 최대우도 방법
 6.1 최대우도(가능도)추정 = 363
 6.2 라오-크래머 한계와 효율성 = 373
 6.3 최대우도검정 = 388
 6.4 다중모수인 경우 : 추정 = 398
 6.5 다중모수인 경우 : 검정 = 408
 6.6 EM 알고리즘 = 417
제7장 충분성
 7.1 추정량 질의 측정 = 427
 7.2 모수에 대한 충분통계량 = 433
 7.3 충분통계량의 특성 = 441
 7.4 완비성과 유일성 = 446
 7.5 분포의 지수류 = 451
 7.6 모수의 함수 = 456
 7.7 여러 개 모수인 경우 = 461
 7.8 최소충분과 보조통계량 = 469
 7.9 충분성, 완비성, 확률적 독립성 = 475
제8장 가설의 최적 검정
 8.1 최강력검정 = 483
 8.2 일양최강력검정 = 494
 8.3 우도비검정 = 503
 8.4 축차확률비 검정 = 514
 8.5 미니맥스와 분류 과정 = 522
  8.5.1 미니맥스 과정 = 522
  8.5.2 분류 = 525
제9장 정규 모형에 대한 추론
 9.1 2차 형식 = 531
 9.2 일원배치 분산분석 = 537
 9.3 비중심 χ² 분포와 비중심 F-분포 = 543
 9.4 다중비교 = 545
 9.5 분산분석 = 550
 9.6 회귀분석 문제 = 557
 9.7 독립성 검정 = 568
 9.8 2차 형식의 분포 = 571
 9.9 2차 형식의 독립성 = 579
제10장 비모수 통계학
 10.1 위치모형 = 587
 10.2 표본중앙값과 부호검정 = 590
  10.2.1 점근적 상대 효율 = 595
  10.2.2 부호검정에 기초한 추정방정식 = 601
  10.2.3 중앙값의 신뢰구간 = 602
 10.3 부호순위 윌콕슨 = 604
  10.3.1 점근적 비교 효율 = 609
  10.3.2 부호순위 윌콕슨에 근거한 추정방정식 = 612
  10.3.3 중앙값의 신뢰구간 = 613
 10.4 만-휘트니-윌콕슨 절차 = 615
  10.4.1 점근적 상대 효율 = 619
  10.4.2 만-휘트니-윌콕슨에 기초한 추정방정식 = 621
  10.4.3 이동모수 Δ에 대한 신뢰구간 = 622
 10.5 일반 순위 점수 = 624
  10.5.1 효능 = 627
  10.5.2 일반 점수에 근거한 추정방정식 = 629
  10.5.3 최적화: 최량 추정 = 629
 10.6 적응력 있는 비모수적 방법 = 636
 10.7 단순선형모형 = 641
 10.8 연관성 측도 = 646
  10.8.1 켄들의 타우 = 647
  10.8.2 스페어만 로 = 650
제11장 베이즈 통계
 11.1 주관적 확률 = 655
 11.2 베이즈 절차 = 659
  11.2.1 사전 분포와 사후 분포 = 660
  11.2.2 베이즈 점추정 = 663
  11.2.3 베이즈 구간추정 = 666
  11.2.4 베이즈 검정 절차 = 667
  11.2.5 베이즈 순차 절차 = 669
 11.3 베이즈 용어와 개념 = 670
 11.4 깁스 표집기(Gibbs Sampler) = 678
 11.5 현대의 베이즈 방법 = 684
  11.5.1 경험적 베이즈 = 689
제12장 선형모형
 12.1 로버스트의 개념 = 693
  12.1.1 놈과 추정방정식 = 694
  12.1.2 영향함수 = 695
  12.1.3 추정량의 고장점 = 700
 12.2 기울기에 대한 LS와 윌콕슨 추정 = 703
  12.2.1 놈과 추정방정식 = 704
  12.2.2 영향함수 = 705
  12.2.3 절편 = 708
 12.3 선형모형에 대한 LS 추정 = 711
  12.3.1 최소제곱(LS) = 712
  12.3.2 정규오차하에서의 LS 추정 = 716
 12.4 선형모형을 위한 윌콕슨 추정 = 721
  12.4.1 놈과 추정방정식 = 721
  12.4.2 영향함수 = 722
  12.4.3 점근적 분포 이론 = 724
  12.4.4 절편모수의 추정 = 726
 12.5 일반 선형 가설검정 = 728
  12.5.1 정규오차에 대한 최소제곱(LS) 검정의 분포 이론 = 731
  12.5.2 점근적 결과 = 733
  12.5.3 예 = 734
부록 A 수학 = 745
 A.1 정규 조건 = 745
 A.2 수열 = 746
부록 B R와 5-PLUS 기능 = 750
부록 C 분포표 = 756
부록 D 참고문헌 = 763
부록 E 선별된 연습문제의 답 = 768
찾아보기 = 779