만화로 즐기는 확률과 통계

머리말

1장 통계학, 도대체 정체가 뭐야?
통계학 소리만 들어도 머리가 멍해져.
자료가 뭐지?
야옹님의 통계학 1

2장 통계자료를 어떻게 표현하지?
범주형 자료를 그림으로 나타낸다고?
양적자료는 그림으로 어떻게 표현할까?
야옹님의 통계학 2

3장 통계자료에 대한 수치 정보는 뭘까?
통계자료를 대표하는 수치는 뭐지?
두 자료집단의 평균이 동일하면 특성도 같을까?
야옹님의 통계학 3

4장 확률은 가능성을 말하는 것 아닌가?
통계학에서 확률이 왜 중요한 거야?
실험 결과를 숫자로 표현할 수 있을까?
확률함수는 어떻게 나타낼까?
뭐더라… 무슨 확률분포라고 했는데?
야옹님의 통계학 4

5장 표본분포는 뭘까?
모집단 분포와 표본분포는 뭐지?
표본평균의 확률분포도 궁금해.
표본분산의 분포는 어떻게 될까?
야옹님의 통계학 5

6장 모수를 어떻게 추정하지?
추정하고 싶어?
구간추정은 어떻게 해?
모평균의 신뢰구간을 구할 수 있어!
모비율과 모분산의 신뢰구간도 구할 수 있을 것 같아!
야옹님의 통계학 6

7장 가설? 검정?
가설검정이 뭐지?
모평균의 가설검정은 어떻게 해?
모비율과 모분산도 검정할 수 있어!
야옹님의 통계학 7

▶ 숫자들이 갖는 정보를 ‘통계’라고 해. 통계학은 이러한 정보를 다루는 학문!
통계라는 말만 들어도 머리가 지끈거린다는 주인공 멍이. 거창하게 생각할 것 없이 ‘매일매일 가지고 다니던 책의 권수’처럼 통계란 ‘숫자들이 갖는 정보’라고 하면 기억하기 쉽다.

▶ 자료의 분포 모양이 평균을 중심으로 밀집되는 정도를 ‘산포도’라고 해.
우리가 흔히 알고 있는 자료 특성인 ‘평균’, ‘중앙값’, ‘최빈값’만으로는 자료 특성을 온전히 알 수 없다. 평균이 같다고 해서 자료의 분포곡선이 항상 같은 것은 아니기 때문이다. 이를 대안하는 수치로 ‘산포도’가 있다. ‘분산’은 산포도 중 하나인데, 분산이 작을수록 자료는 평균을 중심으로 밀집된다.

▶ 확률변수는 실험 결과를 숫자로 바꾸는 함수야.
‘동전을 세 번 던지는 시행’과 같이 대부분의 시행은 결과를 일일이 나열하기 번거롭다. 시행 결과로 나올 수 있는 각 경우를 특성에 따라 구분해 주는 ‘확률변수’는 이러한 번거로움을 없애 주며, 이산확률변수와 연속확률변수로 나눌 수 있다.