R과 Python을 이용한 확률 및 통계

1장 서론
1.1 통계학의 소개
1.2 모집단과 표본

2장 자료의 요약
2.1 자료의 형태
2.2 표와 그림을 이용한 자료의 요약
2.3 수치를 이용한 자료의 요약

3장 확률
3.1 사건의 확률
3.2 확률의 계산
3.3 확률법칙
3.4 조건부확률과 독립성

4장 이산확률변수와 확률분포
4.1 확률변수
4.2 확률분포
4.3 이산확률분포의 기댓값과 표준편차
4.4 이항분포
4.5 초기하분포
4.6 기하분포
4.7 포아송분포

5장 연속확률변수와 확률분포
5.1 연속확률분포
5.2 확률분포함수와 기댓값
5.3 정규분포
5.4 균등분포
5.5 지수분포

6장 확률변수의 결합분포
6.1 두 이산확률변수의 결합분포
6.2 두 연속확률변수의 결합분포
6.3 두 확률변수의 독립
6.4 조건부분포
6.5 공분산과 상관계수

7장 표집분포
7.1 통계량의 확률분포
7.2 표본평균의 분포와 중심극한정리
7.3 이항분포의 정규분포근사

8장 통계적 추론
8.1 모평균의 추정(표본의 크기가 클 때)
8.2 모평균에 대한 검정(표본의 크기가 클 때)
8.3 신뢰구간과 양측검정의 관계
8.4 모비율에 대한 추론(표본의 크기가 클 때)

9장 정규모집단에서의 추론
9.1 정규분포가정의 조사
9.2 t 분포
9.3 모평균에 대한 추론
9.4 모표준편차에 대한 추론

10장 두 모집단의 비교
10.1 두 개의 독립표본
10.2 짝비교
10.3 두 모비율의 차에 대한 추론
10.4 두 모분산의 비에 대한 추론

11장 회귀분석
11.1 산점도와 표본상관계수
11.2 단순선형회귀모형
11.3 최소제곱추정법을 이용한 모수의 추정
11.4 단순선형회귀모형에서의 추론
11.5 선형관계의 강도
11.6 잔차의 검토

12장 분산분석
12.1 일원배치 분산분석법
12.2 일원배치 분산분석법모형에서의 추론

13장 범주형 자료분석
13.1 피어슨의 x2(카이제곱) 적합도 검정
13.2 동질성 검정
13.3 독립성 검정

14장 비모수 추론
14.1 부호검정
14.2 윌콕슨의 부호순위검정
14.3 순위합검정
14.4 크루스칼-왈리스 검정

부록
1. 종합연습문제
2. 분포표
3. 찾아보기