Python으로 쉽게 배우는 통계 프로그래밍

1장 프로그래밍 언어 Python에 대하여
1.1 프로그래밍 언어 Python 소개
1.2 Python과 주피터 노트북
1.3 주피터 노트북 기본 실행
1.4 도움 이용
1.5 Python 코딩의 기본 문법

2장 Python 사용 기초
2.1 데이터란 무엇인가?
2.2 Python 프로그래밍 기본
2.3 할당
2.4 데이터벡터 만들기
2.5 데이터벡터에 함수 적용하기
2.6 구조적인 데이터 만들기
2.7 데이터벡터 다루기
2.8 벡터와 행렬 표현과 연산
2.9 배열
2.10 반복문
2.11 조건문
2.12 결측값
2.13 데이터프레임
2.14 내장된 데이터셋 읽기
2.15 데이터 파일 읽기와 결과 파일 만들기
2.16 데이터셋 합치기

3장 그래프
3.1 간단한 그래프
3.2 그래프 조절 변수
3.3 다차원 데이터에 대한 다양한 표현
3.4 3차원 그래프

4장 난수 발생과 모의실험
4.1 연속분포
4.2 이산분포
4.3 정규성검정
4.4 모의실험

5장 일변량 데이터와 기술통계량
5.1 범주형 데이터
5.2 연속형 숫자형 데이터

6장 이변량 데이터
6.1 범주형 데이터
6.2 두 개 연속형 변수에 대한 상관계수

7장 유의성검정
7.1 통계적 가설검정
7.2 일집단 t-검정
7.3 이집단 t-검정
7.4 이집단 분산비 F-검정
7.5 짝지어진 표본에 대한 t-검정
7.6 일집단 모비율에 대한 검정
7.7 이집단 모비율에 대한 검정

8장 카이제곱검정
8.1 카이제곱 독립성검정
8.2 카이제곱 적합도검정

9장 회귀분석
9.1 단순 선형회귀모형
9.2 다중 선형회귀모형

10장 분산분석
10.1 일원배치 분산분석
10.2 이요인 분산분석

11장 사용자정의함수
11.1 사용자정의함수 만들기
11.2 람다 함수
11.3 정규화 사용자정의함수
11.4 결측값 대체 사용자정의함수
11.5 여러 가지 사용자정의함수

참고문헌
용어 찾아보기
Python 함수 찾아보기