빅데이터를 지배하는 통계의 힘 세트 - 전2권

빅데이터를 지배하는 통계의 힘 : 입문 편
| 추천의 말: 빅데이터 시대, 최강의 무기 통계학
| 저자의 말: 한국의 독자들에게

제1장 빅데이터, 통계학에서부터 시작하라
01 _ 실생활과 밀접한 통계 리터러시
02 _ 답을 알려주는 실용적인 학문, 통계학
03 _ 통계학은 모든 과학적 분석 방법의 기본
04 _ IT와 통계학의 기막힌 결혼

제2장 정보비용을 대폭 줄여주는 통계
05 _ 통계가가 본 빅데이터 광상곡
06 _ 뉴딜정책을 뒷받침한 통계가들
07 _ 의미 있는 오차범위와 비용

제3장 오차와 인과관계가 통계학의 핵심이다
08 _ 나이팅게일식 통계의 한계
09 _ 인과관계를 생각하지 않는 통계해석은 의미가 없다
10 _ ‘60억 엔을 버는 비결’이 담긴 리포트
11 _ 오바마가 선거에서 승리한 이유
12 _ 그것은 이익에 직결되는가?
13 _ ‘인과관계의 방향’을 밝혀내어야 한다

제4장 ‘임의화’라는 최강의 무기 활용하기
14 _ 우유가 먼저인가, 홍차가 먼저인가?
15 _ 임의화 비교실험이 사회과학을 가능하게 했다
16 _ ‘재봉틀 두 대 사면 10% 할인’으로 매출이 오를까
17 _ 임의화의 세 가지 한계

제5장 통계학은 계속 발전하고 있다
18 _ 역학의 발전이 증명한 담배의 위험
19 _ ‘평범으로의 회귀’를 분석하는 회귀분석
20 _ 천재 피셔의 또 다른 업적
21 _ 통계학의 이해도를 높여주는 단 한 장의 도표8
22 _ 다중회귀분석과 로지스틱 회귀
23 _ 통계학자가 극대화한 인과의 추론

제6장 통계학의 여섯 가지 활용 분야
24 _ 사회조사법 대 역학과 생물통계학
25 _ IQ를 탄생시킨 심리통계학
26 _ 마케팅 현장에서 생겨난 데이터마이닝
27 _ 문장을 분석하는 텍스트마이닝
28 _ ‘연역’의 계량경제학과 ‘귀납’의 통계학
29 _ 베이즈파와 빈도론파의 확률을 둘러싼 대립

제7장 에비던스 활용하기
30 _ 거인의 어깨 위에 서는 방법
31 _ 에비던스, 어떻게 찾을 것인가

| 맺음말
| 참고문헌
| 옮긴이의 말: 데이터 사회에서 살아남기 위한 무기와 교양

빅데이터를 지배하는 통계의 힘 : 실무활용 편
| 감수자의 글
| 프롤로그

제1장 통계학의 실천은 기본부터 - ‘평균’과 ‘비율’을 제대로 알자
01 _ ‘통찰’의 통계학에 필요한 세 가지 지식
02 _ 인과관계 파악에 중요한 ‘평균’의 본질
03 _ 어떻게 평균으로 진실을 포착할 수 있는가
04 _ 표준편차로 ‘데이터의 대략적 범위’를 알 수 있다

제2장 통계학이 ‘최강’인 또 하나의 이유 - 표준오차와 가설검정
05 _ 제1종과 제2종 오류 사이에 놓인 ‘최강’의 개념
06 _ ‘오차범위’와 유의미한 통찰을 위한 표본크기 설계
07 _ 가설검정은 쓸모없는 토론에 종지부를 찍어준다
08 _ z 검정으로 덜렁이를 가르쳐라
09 _ 데이터가 적은 경우 t 검정과 피셔의 정확검정
10 _ 다중검정과 덜렁이 처방전

제3장 통찰의 왕이 되는 분석방법들 - 다중회귀분석과 로지스틱 회귀분석
11 _ 통계학의 왕도 ‘회귀분석’
12 _ 중학 수학으로 이해하는 회귀직선과 회귀식
13 _ 다양한 설명변수를 한번에 분석해주는 다중회귀분석
14 _ 로지스틱 회귀분석과 그 계산을 가능케 하는 로그오즈비
15 _ 회귀모형의 총정리와 보충
16 _ 회귀모형의 실제 활용법 - 투입편
17 _ 회귀모형의 실제 활용법 - 산출편

제4장 데이터의 배후를 파악한다 - 인자분석과 군집분석
18 _ 심리학자가 개발한 인자분석의 유용성
19 _ 인자분석이란 무엇인가
20 _ 군집분석의 기본 개념
21 _ k-means 방법에 의한 군집분석

제5장 통계 분석방법의 총정리와 사용 순서
22 _ 통계학의 이해도를 높여주는 단 한 장의 도표 실용판
23 _ 비즈니스에서 활용하는 경우 분석 순서
24 _ 한걸음 더 내딛기 위한 통계학 공부

| 에필로그
| 부록 <수학적 보충>
| 참고문헌