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| 020 | ▼a 9788974645915 | |
| 035 | ▼a (KERIS)BIB000011971013 | |
| 040 | ▼a 241047 ▼d 211009 | |
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| 090 | ▼a 410.15195 ▼b 2010 | |
| 100 | 1 | ▼a 김동성 ▼0 AUTH(211009)19668 |
| 245 | 1 0 | ▼a 언어자료 분석을 위한 통계학 / ▼d 김동성. |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 한국외국어대학교 출판부 , ▼c 2010. | |
| 300 | ▼a 229 p. : ▼b 삽도 ; ▼c 25 cm. | |
| 504 | ▼a 참고문헌(p. 219-223) 및 색인수록 | |
| 945 | ▼a KLPA |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ | 청구기호 410.15195 2010 | 등록번호 111581326 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. 2 | 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ | 청구기호 410.15195 2010 | 등록번호 111581327 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
책소개
엑셀은 보편화되고 대중화된 오피스 자동화프로그램이면서, 기초적인 통계를 잘 다룰 수 있는 통계프로그램이기도 하다. 이 책은 엑셀을 처음 다루는 사람들도 이해하기 쉬운 내용에서부터 통계를 다루는 내용까지 전반적인 부분을 다룬다. 학부의 고학년과 대학원생을 대상으로 하는 전공수업의 교재로 집필되었다.
통계학은 복잡한 계산을 다루고 있어서 펜과 종이를 통해서 하기는 어렵다. 따라서 쉽게 통계학에 접근할 수 있는 방식은 통계학 응용프로그램을 잘 다루는 것과 같다. 본 서적에서는 여러 응용프로그램 중 엑셀을 소개하고자 한다. 엑셀은 보편화되고 대중화된 오피스 자동화프로그램이면서, 기초적인 통계를 잘 다룰 수 있는 통계프로그램이기도 하다. 본 서적은 엑셀을 처음 다루는 사람들도 이해하기 쉬운 내용에서부터 통계를 다루는 내용까지 전반적인 부분을 다룬다.
이 책은 학부의 고학년과 대학원생을 대상으로 하는 전공수업의 교재로 집필되었다. 교재는 언어학과, 한국어학과, 영어학과, 중국어학과, 일본어학과 등과 같이 통계적 내용이 언어학/어학과 연관된 수업에서 필요한 부분에 맞추어져 있다. 이를 위해서 실제 언어 현상을 통계의 예로 활용한다. 실제 언어 자료를 토대로 통계적 지식을 설명하였다. 이를 통해서 통계적 지식을 학문적 내용에 직접적으로 활용하는 것을 목표로 하였다.
정보제공 :
저자소개
김동성(지은이)
이화여자대학교 컴퓨터공학과 특임교수다. 뉴욕대학교에서 언어학으로 석사 학위를, 고려대학교에서 전산언어학으로 박사 학위를 받았다. 이화여자대학교 인문대학 인문테크놀로지 특임교수(2016~2022), 고려대학교 언어정보연구소 연구교수(2007~2016), 한국외국어대학교 연구원(2007~2009)으로 활동했다. 고려대, 한국외국어대학교, 연세대학교에서 강의했다. 주요 저서로는 『언어지능』(2022), 『인문테크놀로지 입문』(2019), 『언어 자료 분석을 위한 통계학』(2010), 『언어 자료 처리를 위한 Perl』(2008) 등이 있다. 음성인식 음성 사용자 인터페이스 및 시스템개발, 인공지능 시스템 개발 등 관련 업계에서 종사했다. 주요 관심 및 연구 분야는 인공지능, 자연어처리, 온톨로지 및 지식시스템, 컴퓨터를 활용한 언어교육, 음성처리, 대화 시스템 등이다.
목차
목차 서문 1. 서론 = 1 1.1. 대상과 목적 = 1 1.2. 책의 구성 = 3 1.3. 보충문헌 = 4 2. 통계와 엑셀의 기초 = 7 2.1. 통계의 개념 = 7 2.2. 모집단과 표본 = 9 2.3. 변인과 측정 = 11 2.4. 엑셀의 기초 = 14 연습문제 = 22 3. 빈도 = 23 3.1. 도수분포 = 23 3.2. 다른 자료 표현 방식 = 30 3.4. 언어 자료와 빈도 = 33 연습문제 = 39 4. 평균과 분산 = 41 4.1. 평균 = 41 4.2. 분산 = 43 4.3. 언어 자료와 평균, 분산 = 47 연습문제 = 51 5. 확률 = 53 5.1. 확률의 기초 = 53 5.2. 이산확률 = 62 5.3. 언어 자료와 확률 = 68 연습문제 = 73 6. 정규분포 = 75 6.1. 정규분포 곡선 = 75 6.2. 표본분포 통계 = 83 6.3. 언어 자료와 정규분포 = 86 연습문제 = 90 7. 추정 = 91 7.1. 추정이란? = 91 7.2. 모집단 표준편차를 아는 경우와 모르는 경우 = 92 7.3. 표본 크기와 모집단 비율결정 = 97 7.4. 언어 자료와 추정 = 98 연습문제 = 103 8. 검정 = 105 8.1. 연구가설과 영가설 = 105 8.2. 모집단 표준편차를 아는 경우와 모르는 경우 = 109 8.3. 모비율 = 113 8.4. 언어 자료와 검정 = 114 연습문제 = 117 9. 모수통계 = 119 9.1. 평균비교란? = 119 9.2. 표준편차를 아는 경우와 모르는 경우 = 120 9.3. 대응표본 = 127 9.4. 언어 자료와 모수통계 = 131 연습문제 = 133 10. 비모수통계 = 135 10.1. 비모수 통계란? = 135 10.2. 만-위트니 U 검정 = 136 10.3. 윌콕슨 부호순위검정 = 139 10.4. 부호검정 = 141 10.5. 언어 자료와 비모수통계 = 143 연습문제 = 145 11. 카이제곱 검정 = 147 11.1. 카이제곱 검정이란? = 147 11.2. 비율에 의한 가설 검정 = 149 11.3. 독립성 검정 = 151 11.4. 언어 자료와 카이제곱 검정 = 154 연습문제 = 160 12. F-분포 = 161 12.1. F-분포란? = 161 12.2. F-검정 = 165 12.3. 다변량 F-검정 = 170 12.4. 언어 자료와 F-검정 = 173 연습문제 = 176 13. 상관성과 회귀분석 = 177 13.1. 상관성과 회귀분석이란? = 177 13.2. 상관성 = 180 13.3. 회귀분석 = 185 13.4. 언어 자료와 상관성, 회귀분석 = 193 연습문제 = 198 14. 결론 = 199 연습문제 풀이 = 203 부록 = 209 통계표 = 209 참고문헌 = 219 찾아보기 = 225
