데이터 통계학

PART I 데이터 구성과 수집
CHAPTER 01 데이터 구조
제1절 통계학과 데이터
1. 통계학의 특성
제2절 통계학의 기본
1. 통계학의 본질
2. 통계학의 균형
제3절 데이터의 속성
1. 데이터의 요건
2. 데이터의 내용
3. 데이터의 형식
4. 데이터의 기호
5. 데이터 행렬
6. 실제 데이터 파일
제4절 데이터의 유형
1. 분류의 기준
제5절 통계학의 구성
1. 통계작업의 내용
2. 통계작업의 순서
연습문제

CHAPTER 02 데이터 척도
제1절 데이터의 단위
1. 기본개념
2. 변수의 정의
3. 변수의 척도
제2절 척도의 유형
1. 기본개념
2. 척도의 유형
3. 척도의 비교
제3절 측정의 기법
1. 기본개념
2. 명목 척도의 측정기법
3. 서열 척도의 측정기법
4. 등간 척도의 측정기법
5. 비율 척도의 측정기법
연습문제

CHAPTER 03 데이터 수집
제1절 데이터 수집
1. 기본개념
2. 일차 데이터와 이차 데이터
3. 표본조사와 실험계획
제2절 표본조사
1. 기본개념
2. 표본조사의 단계
3. 표본추출의 원리
4. 표본추출의 기법
제3절 실험계획
1. 기본개념
2. 실험계획의 결정요인
3. 실험계획의 분류
4. 실험계획의 내용
제4절 전수조사와 빅 데이터
1. 기본개념
2. 잠재적 문제점
연습문제

PART II 데이터 본질과 특성
CHAPTER 04 확률이론
제1절 데이터의 특성
1. 확률과 통계
2. 확률이론과 통계학
제2절 확률의 정의
1. 기본개념
2. 관련 용어
3. 확률의 정의
제3절 베이지안 확률
1. 배경
2. 기본개념
3. 의의
4. 장점과 단점
제4절 확률의 확장
1. 기본개념
2. 덧셈규칙
3. 상호배반과 독립
4. 조건부 확률
5. 곱셈규칙
제5절 역확률과 베이즈 정리
1. 역확률
2. 베이즈 정리
3. 베이지안 확률
4. 베이지안 확률의 확장
5. 빈도주의 확률과 베이지안 확률
제6절 확률분포
1. 기본개념
2. 확률분포의 성격
3. 확률분포의 활용
4. 확률분포의 확장
5. 확률변수의 기대값과 분산
6. 확률변수의 독립성과 동일성
연습문제

CHAPTER 05 확률분포
제1절 확률분포의 유형
1. 기본개념
2. 이산 확률분포
3. 연속 확률분포
4. 확률분포간의 관계
제2절 이산분포와 연속분포의 근사
1. 기본개념
2. 이산분포의 근사
제3절 정규분포
1. 기본성질
2. 정규분포의 장점
3. 정규분포의 확인
4. 중심극한정리
제4절 정규분포의 관련 분포
1. 기본개념
2. chi-square 분포
3. t 분포
4. F 분포
제5절 표본분포
1. 기본개념
2. 대표적 표본분포
연습문제

CHAPTER 06 기술통계학
제1절 기본개념 262
제2절 데이터의 대표값 265
1. 기본개념 265
2. 단변량의 대표값 266
3. 다변량의 대표값 276
4. 거리의 대표값 278
제3절 시각화 280
1. 기본개념
2. 시각화 유형
3. 대표적 도구
제4절 데이터 특이성
1. 기본개념
2. 왜도
3. 첨도
4. 이상점
제5절 자유도
1. 기본개념
2. 자유도의 의의
연습문제

PART III 데이터 속성의 추론
CHAPTER 07 추정이론
제1절 추론 통계 302
1. 기본개념 302
2. 추정과 검정 304
3. 추정이론 305
제2절 추정량의 요건 307
1. 기본개념 307
2. 핵심요건 308
제3절 추정의 방법 313
1. 기본개념 313
2. 최소제곱 추정법 314
3. 최우도 추정법 317
제4절 추정의 설계 325
1. 기본개념 325
2. 점추정 327
3. 구간추정 328
제5절 추정의 실제
1. 모평균의 추정
2. 두 모평균 차이의 추정 ? 쌍체비교
3. 모분산의 추정
4. 두 모분산 차이의 추정
제6절 구간추정의 관련 요인
1. 기본개념
2. 신뢰수준의 영향
3. 모분산의 영향
4. 표본크기의 영향
5. 최소 표본크기의 결정
제7절 베이지안 추정
1. 기본개념
2. 추정 과정과 방식
3. 확률분포 모수의 추정
4. 모집단 모수의 추정
5. 구간추정
연습문제

CHAPTER 08 검정이론
제1절 기본개념
1. 검정이론
2. 추정과 검정의 관계
제2절 검정의 설계
1. 기본개념
2. 유의성 검정
3. 가설 검정
4. 단측 검정과 양측 검정
제3절 검정력
1. 기본개념
2. 검정의 설계기준
제4절 가설 검정의 실제
1. 모평균의 검정 ? 모분산이 알려진 경우
2. 모평균의 검정 ? 모분산이 알려지지 않은 경우
3. 두 모평균의 검정 - 모분산이 알려진 경우
4. 두 모평균의 추정 - 모분산이 알려지지 않은 경우
5. 두 모평균의 검정 ? 쌍체비교
6. 모분산의 검정
7. 두 모분산 차이의 검정
제5절 베이지안 검정
1. 기본개념
2. 검정기법
3. p-value 검정과 베이지안 검정
연습문제

CHAPTER 09 분산분석
제1절 기본 배경
1. 검정의 성격
2. 검정의 원리
제2절 검정의 절차
1. 분산의 분해
2. 검정의 설계
3. 분산분석표
4. F 검정과 t 검정
제3절 분산분석과 실험계획
1. 기본개념
2. 실험설계와 검정
3. 주요 실험설계
제4절 분산분석의 가정과 사후분석
1. 분산분석의 가정
2. 분산분석의 사후비교
연습문제

PART IV 데이터 변수관계의 분석
CHAPTER 10 상관분석
제1절 다변량 통계
제2절 상관분석
1. 기본개념
2. 상관관계
3. 모집단 상관계수
4. 표본 상관계수
5. 상관분석
6. 부분 상관계수
7. 서열척도의 상관분석
연습문제

CHAPTER 11 회귀분석
제1절 기본개념 526
1. 인과관계 526
2. 상관분석과 회귀분석 528
제2절 변수의 종류 530
1. 독립변수와 종속변수 530
2. 매개변수와 조절변수 530
제3절 회귀모형 532
1. 함수모형 532
2. 단순모형과 다중모형 533
3. 선형모형과 비선형모형 534
제4절 모수 추정 535
1. 기본가정 535
2. 추정방법 535
3. 점추정
4. 구간추정
제5절 회귀분석의 검증
1. 기본개념
2. 전체 모형의 적합도 검증
3. 개별 모수의 적합도 검증
4. 가정에 대한 검증
제6절 회귀모형의 설계
1. 기본개념
2. 독립변수의 중요도
3. 모형설계의 방법
제7절 회귀분석과 다른 분석과의 관계
1. 회귀분석과 상관분석
2. 회귀분석과 분산분석
연습문제

PART V 데이터 관측대상의 분석
CHAPTER 12 군집분석
제1절 기본개념
1. 배경과 목적
2. 예시
제2절 군집분석 과정
1. 군집화 단계
2. 특성변수의 선정
3. 유사성의 측정
4. 군집 알고리즘의 적용
제3절 군집 알고리즘
1. 계층적 접근과 비계층적 접근
2. 계층적 알고리즘
3. 비계층적 군집분석
제4절 해석과 활용
1. 군집분석의 특성
2. 군집결과의 검증
3. 군집의 해석
4. 군집정보의 활용
연습문제

PART VI 특수 데이터 분석
CHAPTER 13 비모수 분석
제1절 기본개념
1. 배경과 목적
2. 원리와 특성
3. 주제와 기법
제2절 단일 모집단의 모평균 검정
1. 기본개념
2. 부호 검정
3. 부호순위 검정
제3절 두 모집단의 모평균 비교 검정
1. 기본개념
2. 순위합 검정
제4절 세 개 이상 모집단의 모평균 비교 검정
1. 기본개념
2. 쿠르스칼-왈리스 검정
3. 프리드만 검정
제5절 범주형 자료의 검정
1. 기본개념
2. 데이터 구조
3. 검정의 주제
4. 두 모비율의 비교
5. 적합도 검정
6. 독립성 검정
7. 동일성 검정
연습문제

부록
1. 소프트웨어 사용 매뉴얼
2. 표준정규분포표
3. t 분포표
4. Chi-square 분포표
5. F 분포표
6. 이항분포표
7. 윌콕슨 부호순위 검정표
8. 윌콕슨 순위합 검정표