2016년 3월의 이세돌과 알파고의 대결은 인공지능(AI)에 관한 사람들의 생각을 바꾸는 계기가 되었다. 단정적으로 선을 그을 수는 없지만, 이 시기와 맞물려 빅데이터라는 용어가 자주 등장하기 시작하였고, 이제는 일상에서 쉽게 접할 수 있는 단어가 되었다. 2019년, 구글은 슈퍼컴퓨터로 1만 년이 걸리는 계산을 200초에 해내는 양자컴퓨터를 선보였다. 그 결과, 이전에는 상상만 할 수 있고 실제 계산은 불가능하였던 것들을 실현할 수 있게 되었다. 이제 양자컴퓨팅은 통계계산의 중요한 역할을 담당하게 될 것이다. 또한 그림, 음악, 비디오, 책, 신문 등의 비정형자료(unstructured data)의 분석 방법 역시 출현하고 있다.
이렇듯 새로운 가능성이 확장될수록 기본 개념에 충실하며 견고한 바탕이 있어야 한다. 통계학의 개념과 사고방식은 다른 과학 분야의 개념과 사고체계와 달라서 입문 단계에서의 어려움이 상당히 크다. 흔히 말하는 진입장벽이 높은 것이다. 그러나 기본 개념과 사고의 틀이 확립된다면, 통계학은 ‘즐거운’ 학문이 될 것이다.
4판에서는 1장에 ‘함수형 자료’에 관한 소개와 8장에 ‘자료의 종속성’을 추가하였으며, 몇 개의 ‘읽을거리’도 보완하였다. 연습문제 역시 추가하였는데 특히 14, 15, 16장에 회귀분석과 관련된 문제들을 많이 보완하였다. 더불어 12장 이후의 장에 실습을 위한 R 스크립트를 추가하였다.
1장 들어가며
1.1 통계의 생성과 저장
1.2 통계의 사용
1.3 모집단과 표본
1.4 측정 척도
1.5 자료의 계층
1.6 시계열자료와 횡단면자료
1.7 함수형 자료
2장 표와 그래프 기술통계
2.1 도수분포표
2.2 막대그림과 파이그림
2.3 히스토그램
2.4 줄기-잎 전시
2.5 상자그림
2.6 시계열그림
2.7 산점도
2.8 평행좌표그림
2.9 분할표
2.10 모자익그림
2.11 종횡비
2.12 특잇값
3장 수치 기술통계
3.1 중심위치의 척도
3.2 변동성 척도
3.3 특잇값의 발견
3.4 연관성 척도
3.5 그룹자료의 평균과 분산
4장 확률
4.1 확률의 정의
4.2 베이즈 정리
4.3 나무그림
5장 이산형 확률변수
5.1 확률변수
5.2 이산형 확률분포
5.3 평균과 표준편차
5.4 이항분포
5.5 포아송분포
6장 연속형 확률변수
6.1 연속형 확률변수
6.2 균일분포
6.3 정규분포
6.4 지수분포
7장 표본추출과 표집분포
7.1 사례-인구주택총조사와 경제활동인구조사
7.2 표본조사와 전수조사
7.3 표본조사의 특성
7.4 확률표본
7.5 단순확률추출
7.6 표본추출방법
7.7 표본조사절차
7.8 평균의 표집분포
7.9 비율의 표집분포
8장 추정
8.1 점추정
8.2 구간추정 ...
8.3 모평균 에 대한 구간추정
8.4 모비율 에 대한 구간추정
8.5 표본수의 결정
8.6 데이터 종속성의 중요성
9장 가설검정
9.1 가설검정의 요소들
9.2 모평균 에 대한 검정: 를 아는 경우
9.3 모평균 에 대한 검정: 를 모르는 경우
9.4 모평균 에 대한 검정: 대표본조사
9.5 모비율 에 대한 검정
10장 두 모집단 추론
10.1 의 표집분포
10.2 두 모평균의 차이에 대한 추론: σ²₁σ²₂를 아는경우
10.3 두 모평균의 차이에 대한 추론 : σ²₁σ²₂를 모르는경우
10.4 짝 모집단의 평균 차이에 대한 추론
10.5 두 집단 모비율의 차이에 대한 추론
11장 분산에 대한 추론
11.1 모분산에 대한 추론 376
11.2 두 모집단의 분산에 대한 추론 382
12장 카이제곱검정
12.1 범주형 변수와 분할표
12.2 하나의 범주형 변수
12.3 적합도 검정
12.4 두 개의 범주형 변수
13장 분산분석
13.1 분산분석의 소개
13.2 일원분산분석
13.3 일원분산분석의 수행 절차
13.4 다중비교
13.5 이원분산분석
13.6 이원분산분석의 수행 절차
13.7 확률화블록설계
14장 단순선형회귀분석
14.1 단순선형회귀
14.2 최소제곱추정법
14.3 단순회귀모형의 가정사항
14.4 회귀계수 유의성 검정
14.5 결정계수
14.6 회귀모형을 이용한 예측
14.7 회귀모형 진단 및 처방
14.8 실증예제
15장 다중선형회귀분석
15.1 다중선형회귀
15.2 유의성 검정
15.3 결정계수
15.4 다중회귀모형의 가정사항과 진단
15.5 가변수
15.6 다항회귀
16장 모형구축
16.1 변수변환
16.2 모형비교
16.3 로지스틱회귀
16.4 변수선택
17장 비모수통계
17.1 부호와 순위
17.2 부호검정: 중앙값검정
17.3 부호순위검정: 중앙값검정
17.4 윌콕슨 순위합검정: 두 집단 비교
17.5 크루스칼-왈리스 검정: 여러 집단 비교
17.6 스피어만 순위 상관계수
부록 A 주요 확률분포표
A.1 이항분포표
A.2 표준정규분포표
A.3 분포표
A.4 카이제곱 분포표
A.5 분포표
A.6 Studentized Range 분포표
A.7 윌콕슨 부호순위검정의 임곗값
A.8 윌콕슨(맨위트니) 두 집단 검정의 값
A.9 스피어만 순위 상관계수 분포표
부록 B 연습문제 풀이와 답
부록 C 참고자료
C.1 정리 증명
C.2 그리스 문자
C.3 통계 패키지
찾아보기
강승호 [저]
서울대학교 계산통계학과, 서울대학교 대학원 계산통계학과(석사), 위스컨신대학교 통계학과(박사)를 졸업했다. 미국 FDA 박사후 연구원, 텍사스주립대학 의과대학 조교수, 이화여자대학교 통계학과 조교수, 이화여자대학교 통계학과 부교수, 식품의약품안전청 중앙약사심의위원을 지냈고 현재 연세대학교 응용통계학과 부교수다.
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