만화로 아주 쉽게 배우는 통계학

서문
통계학에 강해진다, 비즈니스에 활용한다

프롤로그 통계학이란
STORY 0 감으로 정하는 게 어때서!?

통계학은 비즈니스의 필수 항목
통계학을 이용해 검증한다
주관에서 객관을 도출하는 도구
기술통계와 추리통계
통계학의 필수 요소인 히스토그램을 분석하는 기술
「들쭉날쭉」이 의미하는 것

제1장 평균과 표준편차 ~ 데이터의 비밀을 파헤치다 ~
STORY 1 데이터를 수집하라!

데이터의 대푯값 - 평균값을 계산한다
대표적인 수를 추출한다
평균값은 무엇을 의미하는가
퍼져 있거나 흩어져 있는 정도를 나타내는 지표 ~ 표준편차 ~
표준편차란?
표준편차 계산
편차는 무엇을 나타내는가
「편차를 제곱한 수」의 평균값 ~ 분산 ~
분산과 표준편차
데이터의 흩어졌거나 퍼진 정도를 대표하는 지표
표준편차의 의미를 이해한다
표준화로 「특별함」을 찾는다
표준화를 하면 「특별함」을 찾을 수 있다
표준화의 더 중요한 사용법
「특별」한지 「평범」한지 판단한다

COLUMN
통계학자가 유심히 살펴보는 부분

제2장 정규분포 ~ 통계학의 보스를 공략한다 ~
STORY 2 상가와 모퉁이와 히스토그램

추리통계의 입구 - 모집단을 이해한다
모집단이란
유한모집단의 예
무한모집단은 뽑기 상자
확률분포를 도표로 나타낸다
모평균, 모분산, 모표준편차 계산
모분산과 모표준편차를 계산하는 방법
모표준편차는 무엇을 나타내는가
정규모집단은 통계학의 보스
정규모집단의 표준모델 ~ 표준정규모집단 ~
일반적인 정규모집단은 표준정규모집단을 가공한 것이다
μ와 σ의 역할
「일반」을 「표준」으로 가공하는 표준화
표준정규모집단이 포인트
표준편차의 2배에 주목하는 이유
모분산과 모표준편차의 법칙

제3장 가설검정 ~ 데이터로 가설의 성립 여부를 판단한다 ~
STORY 3 상가 최대의 위기

데이터 이면에 있는 모집단을 예상한다 - 추리통계 입문
추리통계 세팅
통계적 추정은 일상에도 있다
통계적 추정과 확률의 순문제 · 역문제
가설검정의 핵심 비법
확률이 역문제를 순문제로 고친다
정규모집단 모평균의 가설검정
5%의 확률 ~ 유의수준 ~
삼각 김밥의 가설검정을 풀어보자
「5%」가 의미하는 것
복수의 표본을 이용해 가설검정을 하려면?
뽑기 상자 2개를 혼합한다
정규모집단의 혼합법칙
표본평균의 확률법칙
정규모집단 표본평균의 확률법칙
차의 검정

제4장 구간추정 ~ 안전한 예측을 한다 ~
STORY 4 먼지가 이 마을을 구한다고?

구간추정은 이른바 「박스 구매」
폭을 설정하여 안전성을 보장한다
어떤 p를 유지하는가
95% 신뢰구간
구간추정을 계산해보자
구간추정으로 무엇을 알 수 있는가
구간추정과 가설검정은 동전 앞뒷면의 관계
「95%」가 의미하는 것
통계적 추정의 핵심을 알다

Epilogue
한 발자국 앞으로
후기
통계학을 좀 더 깊이 알고 싶은 분에게

빨간 주사위와 흰 주사위 2개를 동시에 던져서 빨간 주사위의 숫자가 흰 주사위보다 크게 나왔다고 하자. 이때 ‘빨강이 하양보다 큰 숫자가 잘 나온다’라고 결론을 내릴 순 없을 것이다. 빨간 주사위의 숫자가 더 큰 것은 ‘단순한 우연’ ‘어쩌다’일 뿐이다. 좀 더 과학적인 판단을 하려면 모둠정식에 관해 적절한 확률 구조를 설정하여 ‘두 평균값의 차이가 우연인지 필연인지’ 판단해야 한다. 추리통계는 그것을 가능하게 한다.

통계학의 시작은 다양한 수치를 모으는 것이지만 그 수치들을 그저 쳐다보기만 해서는 아무것도 알아낼 수 없다. 이때 이용하는 것이 통계적 기법이다. 프롤로그의 해설에서 데이터의 특성을 하나의 수로 나타내는 지표를 통계량이라고 했다. 먼저 평균값이라는 통계량부터 알아보자. 여기서도 동방레스토랑의 모둠정식을 예로 들어보자. 이것은 동방레스토랑의 모둠정식의 하루 주문횟수를 5월 1일부터 5월 10일까지, 즉 10일간 기록한 것이다(물론 가공의 수치다). 예를 들어 5월 1일에는 14번, 5월 2일에는 11번 주문을 받았다.