3일 만에 끝내는 코딩 통계

들어가며

01 R 설치 및 사용법
왜 R 언어인가 | R 설치방법
■ 어떤 도구로 통계학을 배울 것인가

02 경우의 수, 순열, 조합
코딩으로 확률과 통계 시작하기 | R에서 변수 사용하기 | 팩토리얼을 구하는 코드 짜기 | 함수 만들기 | R로 순열 구하기 | R로 조합 계산하기 | 프로그래밍으로 확률과 통계를 공부하는 이유
■ 상트페테르부르크의 역설

03 확률
확률은 경우의 수 세기 | 용어 | 수학적 확률 | 통계적 확률 | 극한의 의미 | 큰 수의 법칙 | 큰 수의 법칙은 돈이 된다 | 수학적 확률로 확률 문제 풀기 | 통계적 확률로 문제 풀기: 시뮬레이션 | R과 몬테카를로 시뮬레이션으로 확률 문제 풀기 | 몬테카를로 방법으로 원주율 계산하기 | 몬티홀 문제
■ 심슨의 역설

04 조건부확률
조건부확률이란 | 베이즈 정리 | 조건부확률 시뮬레이션하기 | 베이즈 정리 시뮬레이션하기: 코로나19 검사
■ 생일 역설: 왜 드물게 보이는 사건은 꼭 일어나곤 하는가

05 확률분포
확률분포란 | 이산확률변수와 연속확률변수 | R로 이산확률분포 시뮬레이션하기: 로또 복권 | 가장 대표적인 연속확률분포, 정규분포 | R로 정규분포 다루기 | 중심극한정리 | 중심극한정리는 (거의) 모든 분포에 적용된다
■ 아들/딸 역설

06 통계적 추정
통계적 추정이란 | 통계적 추정의 종류 | 모평균의 추정 | 표본평균 시뮬레이션하기 | 모평균에 대한 구간추정 | R로 95% 신뢰구간의 성질 확인하기 | 컴퓨터 시대의 무식한(?) 추정 방식
■ 예측정확도의 역설

07 부트스트랩
컴퓨터 시대의 통계학 | 부트스트랩의 원리 | 부트스트랩으로 모평균 추정하기 | 부트스트랩으로 모표준편차 추정하기 | 통계적 가설검정 | 부트스트랩 신뢰구간을 활용한 가설검정 | 다시 컴퓨터 시대의 통계학
■ 확률의 세계와 인간의 편향

08 통계학의 지도
통계학에 좀 더 관심 있는 분들을 위해 | 통계학 공부의 ‘테크트리’ | 통계학의 분야들 | 데이터과학과 통계학
■ 통계학과 기계학습, 비슷하면서도 서로 다른

나오며
찾아보기
저자 소개