통계학 : 파이썬을 이용한 분석

1장 서론
1.1 통계학이란 무엇인가?
1.2 모집단과 표본
1.3 통계학의 목표

2장 표와 그림을 통한 자료의 요약
2.1 서론
2.2 자료의 형태
2.3 범주형 자료의 요약
2.4 이산형 자료의 요약
2.5 연속형 자료의 요약

3장 수치를 통한 연속형 자료의 요약
3.1 서론
3.2 중심위치의 측도
3.3 퍼진 정도의 측도
3.4 상자그림
3.5 도수분포표에서의 자료의 요약

4장 두 변수 자료의 요약
4.1 서론
4.2 두 범주형 변수의 요약: 분할표
4.3 그림을 통한 두 연속형 변수의 요약: 산점도
4.4 수치를 통한 두 연속형 변수의 요약: 상관계수

5장 확률
5.1 서론
5.2 사건의 확률
5.3 확률의 계산
5.4 확률법칙
5.5 조건부확률과 독립성

6장 확률분포
6.1 서론
6.2 확률변수
6.3 이산확률변수와 확률분포
6.4 확률분포의 기댓값(평균)과 표준편차
6.5 두 확률변수의 결합분포
6.6 공분산과 상관계수
6.7 두 확률변수의 독립성

7장 이항분포와 그에 관련된 분포들
7.1 서론
7.2 베르누이 시행
7.3 이항분포
7.4 초기하분포
7.5 포아송분포

8장 정규분포
8.1 서론
8.2 연속확률분포
8.3 정규분포의 일반적인 성질 및 확률계산
8.4 이항분포의 정규분포근사
8.5 정규분포가정의 조사

9장 표집분포
9.1 서론
9.2 통계량의 확률분포
9.3 표본평균의 분포와 중심극한정리

10장 통계적 추론
10.1 서론
10.2 모평균의 추정(표본의 크기가 클 때)
10.3 모평균에 대한 검정(표본의 크기가 클 때)
10.4 모비율에 대한 추론(표본의 크기가 클 때)

11장 정규모집단에서의 추론
11.1 서론
11.2 t 분포
11.3 모평균에 대한 추론
11.4 신뢰구간과 양측검정의 관계
11.5 모표준편차에 대한 추론

12장 두 모집단의 비교
12.1 서론
12.2 두 개의 독립 표본
12.3 짝비교
12.4 두 모비율의 차에 대한 추론

13장 회귀분석
13.1 서론
13.2 단순선형회귀모형
13.3 최소제곱추정법을 이용한 모수의 추정
13.4 단순선형회귀모형에서의 추론
13.5 선형관계의 강도
13.6 잔차의 검토

14장 분산분석
14.1 서론
14.2 일원배치 분산분석법
14.3 일원배치 분산분석모형에서의 추론

15장 범주형 자료분석
15.1 서론
15.2 피어슨의 χ2(카이제곱) 적합도 검정
15.3 동질성 검정
15.4 독립성 검정

부록
종합연습문제
간단한 파이썬의 사용법
분포표
연습문제해답
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