4차 산업혁명 시대에 살고 있음을 실감하게 빅데이터, 인공지능, 데이터 애널리틱스 등이 주목을 받고 있다. 이러한 추세는 팬데믹을 겪으면서 더욱 가속화되고 있다. 하지만 빅데이터, 데이터 애널리틱스 등과 같은 새로운 학문 분야의 교육과정을 들여다보면, 통계학, 수학이 필수로 포함되어 있다. 결국 4차 산업혁명 시대의 주역은 통계학, 수학에서 다루는 개념을 제대로 이해하고 이를 실제 데이터 분석에 잘 활용할 수 있는 사람이라 할 수 있다.
이 책은 대학에서 처음으로 통계학을 접하는 경제·경영 계열 학생들을 위한 입문서이다. 책의 제목(경영경제통계학)이 압축적으로 표현하고 있듯이 경영·경제 분야에 필요한 기본적인 통계학 지식을 소개하고 있다. 이 책은 2012년 초판이 나온 이후 2016년 4판, 2018년 6판, 2021년 7판이 출간되어 미국의 많은 대학에서 학부 수준 통계학 교재로 쓰이고 있다.
순수 통계학적인 입문서들이 이미 많이 나와 있지만 경제학이나 경영학적 응용에 제한이 있는 경우가 많다. 반대로 경제 분야 통계학 책 중에는 회귀분석 등에 치중한 나머지 통계학을 처음 배우는 학생들에게는 지나치게 어려운 경우가 많다. 그런 점에서 이 책은 균형을 잘 유지하고 있으며, 따라서 경영·경제 관련 통계학 공부를 처음 시작하는 학생들에게 적합한 책이라 할 수 있다. 그렇다고 해서 이 책이 기초적인 내용만 담고 있는 것은 아니다. 이론보다는 활용에 초점을 맞춘 것일 뿐, 이 책이 다루고 있는 범위는 상당히 넓은 편이다. 이미 통계학을 단편적으로 접했다 하더라도 이 책을 통해 자신의 통계학 지식을 다시 한 번 정리하고 체계화할 수 있다.
이 책의 또 다른 장점 중의 하나는 각종 개념을 이론적으로 설명하는 데 그치지 않고, 소프트웨어를 활용하여 실제로 결과를 산출해 볼 수 있도록 하고 있다는 점이다. 이 책에서 사용하는 통계 소프트웨어는 기본적으로 엑셀이지만 여기에 그치지 않고 여러 가지 소프트웨어 사용법도 함께 다루고 있다. 특히 7판에서는 무료 소프트웨어이면서 데이터 분석에 널리 사용되는 R의 사용법도 포함하고 있다.
개정판에서 추가되거나 달라진 부분
7판은 교수와 학생들의 의견을 반영하여 이전 판보다 더욱 개선되었다. ‘애널리틱스 적용 사례’란을 새롭게 추가하여 통계학이 현장의 실제 데이터 분석과 문제 해결에 어떻게 활용되고 있는지를 소개하고 있다. 또한 최신 버전 엑셀 지원을 통해 학생들의 실습을 돕고, 각 장의 Mini Case에 경제학과 경영학 분야의 최신 예제를 업데이트하였다.
Chapter 01 통계학 둘러보기
1.1 통계학이란 무엇인가? 3
1.2 왜 통계학을 공부하는가? 6
1.3 비즈니스와 통계학 8
1.4 통계학적 도전 11
1.5 비판적 사고 18
요약 21
단원 연습문제 22
Chapter 02 데이터 모으기
2.1 변수와 데이터 27
2.2 측정 수준 31
2.3 표본추출의 개념 36
2.4 표본추출의 방법 40
2.5 데이터 출처 49
2.6 서베이 51
요약 56
단원 연습문제 57
Chapter 03 데이터 시각적으로 묘사하기
3.1 줄기-잎 그림 및 점그림 63
3.2 도수분포 및 히스토그램 68
3.3 효과적인 엑셀 차트 77
3.4 선도표 78
3.5 막대도표 82
3.6 파이도표 86
3.7 산포도 87
3.8 표 91
3.9 현혹적 그래프 95
요약 100
단원 연습문제 101
Chapter 04 기술통계량
4.1 숫자적 기술 107
4.2 중심 측정 110
4.3 변동성 측정 123
4.4 표준화 데이터 132
4.5 백분위수, 사분위수, 상자그림 137
4.6 공분산 및 상관관계 147
4.7 그룹 데이터 151
4.8 왜도 및 첨도 154
요약 158
단원 연습문제 162
Chapter 05 확률
5.1 확률실험 169
5.2 확률 171
5.3 확률의 규칙 176
5.4 독립적 사건 182
5.5 분할표 187
5.6 트리 도표 193
5.7 베이즈 정리 195
5.8 셈법 201
요약 205
단원 연습문제 207
...
Chapter 06 이산확률분포
6.1 이산확률분포 213
6.2 기댓값과 분산 216
6.3 이산균등분포 221
6.4 이항분포 223
6.5 포아송분포 230
6.6 초기하분포 237
요약 240
단원 연습문제 242
Chapter 07 연속확률분포
7.1 연속확률분포 247
7.2 연속균등분포 249
7.3 정규분포 252
7.4 표준정규분포 255
7.5 정규분포 근사 269
7.6 지수분포 273
요약 279
단원 연습문제 281
Chapter 08 표본분포와 추정
8.1 표본추출과 추정 287
8.2 중심극한정리 292
8.3 σ를 알 때 모평균(μ)에 대한 신뢰구간 296
8.4 μ를 모를 때 모평균(μ)에 대한 신뢰구간 300
8.5 모비율에 대한 신뢰구간 307
8.6 유한모집단에서 추정 314
8.7 모평균 추정을 위한 표본크기 결정 316
8.8 모비율 추정을 위한 표본크기 결정 318
요약 321
단원 연습문제 323
Chapter 09 단일표본 가설검정
9.1 가설검정의 원리 329
9.2 제1종 오류와 제2종 오류 333
9.3 의사결정 규칙과 임계치 336
9.4 평균에 대한 가설검정: 모분산을 아는 경우 340
9.5 평균에 대한 가설검정: 모분산을 모르는 경우 347
9.6 모비율에 대한검정 353
요약 362
단원 연습문제 363
Chapter 10 두 표본 가설검정
10.1 두 표본 가설검정 367
10.2 두 평균 비교: 독립 표본 370
10.3 두 평균 차이에 대한 신뢰구간 379
10.4 두 평균 비교: 짝 표본의 경우 380
10.5 두 비율 비교 387
10.6 두 비율 차이에 대한 신뢰구간 392
10.7 두 분산 비교 394
요약 401
단원 연습문제 403
Chapter 11 분산분석
11.1 분산분석의 기본 개념 411
11.2 일원분산분석(완전랜덤화모형) 414
11.3 다중비교검정 422
11.4 분산동일성에 대한검정 424
11.5 무반복이원분산분석(랜덤화 블록모형) 427
11.6 반복이원분산분석(완전인자모형) 434
요약 443
단원 연습문제 444
Chapter 12 단순회귀모형
12.1 데이터 시각화와 상관관계 분석 451
12.2 단순회귀분석 457
12.3 회귀모형 460
12.4 보통최소제곱법 464
12.5 유의성 검정 470
12.6 분산분석: 전체적인 적합도 476
12.7 Y에 대한 신뢰구간 및 예측구간 480
12.8 잔차검정 483
12.9 비정상 관측치 489
요약 493
단원 연습문제 495
Chapter 13 다중회귀모형
13.1 다중회귀모형 505
13.2 전체적인 적합도 평가 511
13.3 예측변수의 유의성 515
13.4 Y에 대한 신뢰구간 519
13.5 범주형 예측변수 522
13.6 비선형과 상호작용 효과에 대한 검정 532
13.7 다중공선성 536
13.8 회귀모형 진단 540
13.9 회귀모형의 기타 이슈 547
요약 550
단원 연습문제 552
Chapter 14 카이제곱 검정
14.1 독립 여부에 대한 카이제곱 검정 563
14.2 적합도에 대한 카이제곱 검정 575
14.3 균등분포 적합도 검정 579
14.4 포아송분포 적합도 검정 583
14.5 정규분포 카이제곱 적합도 검정 588
요약 592
단원 연습문제 593
부록
A 이항분포표 598
B 포아송분포표 600
C-1 표준정규분포표 603
C-2 누적 표준정규분포 604
D 스튜던트 t분포 임계치 606
E 카이제곱 분포 임계치 607
F F0.10의 임계치 608
G 홀수 연습문제 해답 616
H Review 문제에 대한 해답 643
I 엑셀 통계 함수 646
J R과 RStudio 사용법 650
David P. Doane [저]
강희찬 [저]
인천대학교 글로벌정경대학 경제학과 교수다.
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