파이썬을 이용한 통계분석

1장 파이썬 알아보기
1.1 파이썬이란
1.2 파이참 설치 및 실행하기
1.3 주피터 노트북 사용하기
1.4 구글 코랩 사용하기
1.5 파이썬 기본 문법
1.6 예제 파일 실행하기

2장 자료의 특징 파악하기
2.1 모집단과 표본
2.2 대푯값
2.3 퍼짐의 정도
2.4 왜도와 첨도
2.5 도수분포표

3장 확률과 확률분포
3.1 확률과 표본공간
3.2 확률변수의 분류
3.3 확률변수와 확률분포
3.4 기댓값
3.5 베르누이분포
3.6 정규분포
3.7 결합분포와 상관계수
3.8 기댓값과 분산의 응용

4장 표본분포에 대한 이해
4.1 표본
4.2 통계량
4.3 표본평균의 분포
4.4 표본비율의 분포
4.5 표본분산의 분포
4.6 표본추출 방법

5장 통계적 추정
5.1 점추정
5.2 구간추정
5.3 평균에 대한 신뢰구간 추정
5.4 비율에 대한 신뢰구간 추정
5.5 분산에 대한 신뢰구간 추정
5.6 서로 독립인 두 집단의 평균들 차이에 대한 신뢰구간 추정
5.7 짝으로 이루어진 자료의 차에 대한 신뢰구간 추정
5.8 표본크기의 결정

6장 의사결정을 하기 위한 절차(가설검정)
6.1 귀무(영)가설과 대립가설
6.2 검정통계량과 귀무가설의 기각역
6.3 유의수준
6.4 가설검정의 예
6.5 유의확률
6.6 분산에 대한 가설검정
6.7 두 모집단 간의 차에 대한 검정
6.8 짝으로 된 자료에 대한 검정
6.9 두 모집단 비율들의 차에 대한 검정
6.10 두 집단 분산 간의 차에 대한 가설검정

7장 분류된 자료(범주형)에 대한 분석
7.1 다항분포
7.2 적합도검정
7.3 독립성검정
7.4 동질성검정
7.5 연관성 척도

8장 여러 집단 간의 차이(분산분석)
8.1 분산분석의 원리
8.2 분산분석의 가정
8.3 일원배치분산분석
8.4 이원배치분산분석
8.5 다중비교검정(범위검정)
8.6 잔차분석
8.7 자료변환
8.8 비모수적 분산분석: 순위자료에 대한 분산분석
8.9 공분산분석
8.10 두 집단 분산 간의 차에 대한 가설검정
8.11 등분산 가정에 대한 가설검정

9장 회귀분석
9.1 단순선형회귀모형
9.2 hat(β)_1에 대한 통계적 성질
9.3 hat(Y)에 대한 통계적 성질
9.4 결정계수
9.5 잔차분석
9.6 원점을 지나는 회귀모형
9.7 변수변환
9.8 다중선형회귀모형
9.9 표준화
9.10 질적변수의 설명변수 사용
9.11 부분가설검정
9.12 변수선택
9.13 교호모형
9.14 꺾은선 회귀모형
9.15 두 개 이상의 회귀선 비교
9.16 자기상관
9.17 가중최소제곱법

부록 분포표
1. 표준정규분포표
2. t-분포표
3. F-분포표
4. χ^2-분포표
5. Duncan의 d(r,v)
6. Tukey의 q(k,v)
7. Durbin-Waston
8. Kruskal-Wallis 통계량의 임계값
9. F(max)=S^2(max)/S^2(min)

연습문제 풀이
참고문헌
찾아보기