통계학 이야기 : 세상을 보는 과학적 시각

<제 1 장 통계학은 어떤 학문인가?>
제 1 절 일상에서마주치는 통계적 사례들
제 2 절 통계학은 어떤 학문인가?
제 3 절 과학과 통계학
<제 2 장 자료는 무엇인가?>
제 1 절 자료는 어떻게 생겼나?
제 2 절 자료를 이해하는데 필요한 개념들
제 3 절 특성에서 변수를거쳐 자료로
제 4 절 실제 자료
<제 3 장 분포는 통계학의 핵심이다>
제 1 절 분포는 무엇인가?
제 2 절 변수도 여러 가지다
제 3 절 변수의 정의에 유의하자
제 4 절 실제 자료의 변수 분류하기
<제 4 장 자료의 질이 좋아야 한다>
제 1 절 좋은 자료는 좋은 표본에서 나온다
제 2 절 통계적 문제는 분포를 추정하는 것이다
제 3 절 좋은 표본을 얻는 방법
제 4 절 층화임의표집
제 5 절 임의표집 사례
<제 5 장 실험은자료를 얻는 또 다른 방법이다>
제 1 절 실험이 조사와 다른 점은 무엇인가
제 2 절 실험설계에필요한 개념들
제 3 절 유효한 실험과 임의화
제 4 절 실험단위가 사람인 경우 필요한 개념들
제 5 절 실험설계 사례
제 6 절 과학 연구와 실험
<제 6 장 기존 자료도 이용하자>
제 1 절 기존 자료와 예측
제 2 절 시계열 자료
제 3 절 시간에 대한 이해
<제 7 장 인공지능을 향한 통계학의 변신>
제 1 절 빅 데이터
제 2 절 기계학습, 심층 학습 그리고 데이터 마이닝
제 3 절 데이터 과학
제 4 절 정돈된 자료
<제 8 장 확률은 무엇인가?>
제 1 절 임의 현상
제 2 절 확률은 임의 현상을 표현하는 도구다
제 3 절 확률의 수학적 정의
제 4 절 고전적 확률
제 5 절 빈도론적 확률
제 6 절 주관적 확률
제 7 절 통계적 문제와 확률
<제 9 장 이산 변수의 분포는 어떻게 나타내는가?>
제 1 절 이산 분포를 표와 그래프로 표현하기
제 2 절 이산 분포를 수학적으로 표현하기
제 3 절 표본 자료의 임의성
제 4 절 실제 자료 분석하기
<제 10 장 연속 변수의 분포는 어떻게 나타내는가?>
제 1 절 연속 변수 이해하기
제 2 절 연속 분포를 표와 그래프로 표현하기
제 3 절 연속 분포를 수학적으로 표현하기
제 4 절 여러 가지 연속 분포
-4.1 정규 분포
-4.2 균등 분포
-4.3 지수 분포
제 5 절 정규 분포에 대한 추론
<제 11 장 유의성 검증은 무엇인가?>
제 1 절 연구 목적에서 가설로
제 2 절 설계 목표에서 가설로
제 3 절 요구 사항에서 가설로
제 4 절 정규성 검증
제 5 절 모비율에 대한 검증
제 6 절 모평균에 대한 검증
제 7 절 유의성 검증 결과의 해석
<제 12 장 변수 간의 관계를 알아내는 것이 최종 목표다>
제 1 절 연관은 무엇인가?
제 2 절 회귀 모형
제 3 절 회귀 분석
제 4 절 질적 설명 변수를 포함하는 회귀 모형
제 5 절 반응 변수가 질적 변수인 경우의 회귀모형
제 6 절 연관의 해석