파이썬과 함께하는 생활 속의 통계학

CHAPTER 01 통계분석 도구 파이썬을 준비하자
1.1 파이썬과 통계처리
1.2 파이썬 설치
1.3 파이썬 프로그램 실행
1.3.1 편집기(IDLE)를 이용한 프로그램 실행
1.3.2 명령 프롬프트 상에서 프로그램 실행
1.4 파이썬 라이브러리와 설치

CHAPTER 02 분석을 시작하려면 데이터 사용법을 알아야 한다
2.1 데이터 구조
2.1.1 리스트(list)
2.1.2 리스트와 배열의 차이
2.1.3 배열 초기화와 조건 배열
2.1.4 데이터 구조의 변환
2.2 데이터 파일 다루기
2.2.1 데이터 파일 불러오기
2.2.2 데이터 파일 생성하기
2.2.3 그래프에 대한 이미지 파일 생성
2.3 결측값 다루기
2.3.1 결측값 확인하기
2.3.2 값 대체하기
2.3.3 결측 사례 삭제하기

CHAPTER 03 데이터의 특성을 그래프와 숫자로 요약하기
3.1 데이터의 특성을 그래프로 나타내는 시각화
3.1.1 히스토그램
3.1.2 막대그래프
3.1.3 파이 차트
3.1.4 선 그래프
3.1.5 상자 도형
3.1.6 산점도
3.2 데이터의 특성을 숫자로 요약하기
3.2.1 중심위치를 나타내는 대푯값
3.2.2 흩어진 정도를 나타내는 산포도
3.2.3 대푯값과 산점도를 한 번에 모두 나타내기

CHAPTER 04 어떤 사건이 일어날 가능성을 도표나 그래프로 나타내기
4.1 데이터와 척도
4.2 확률분포와 확률변수
4.3 이산확률분포와 연속확률분포
4.3.1 확률분포의 평균과 분산
4.4 이항확률분포와 확률 계산
4.5 정규분포와 확률 계산
4.5.1 정규분포의 표준화
4.5.2 표준정규분포에서 확률 계산

CHAPTER 05 표본의 결과를 이용하여 모집단의 특성을 밝혀내기
5.1 모집단과 표본분포
5.1.1 표본들의 평균은 어떤 분포인가?
5.1.2 모집단 분포를 모르면 표본분포도 알 수 없는가?
5.1.3 t분포와 확률 계산
5.2 모집단 평균의 추측
5.2.1 점추정
5.2.2 구간추정과 신뢰구간
5.2.3 모집단 표준편차(v)를 알고 있는 경우의 신뢰구간
5.2.4 모집단 표준편차(v)를 모르는 경우의 신뢰구간
5.3 유죄인가 무죄인가를 판단하는 가설의 검정
5.3.1 재판과 통계적 가설검정
5.3.2 재판과 가설검정에서 오류가 나타날 가능성
5.3.3 유의수준과 고전적 가설검정
5.3.4 p값을 이용한 가설검정

CHAPTER 06 표본에 대한 통계적 추론을 통해 가설의 진위여부를 밝혀내기
6.1 모집단이 한 개인 경우의 통계적 추론
6.2 모집단이 두 개인 경우의 통계적 추론
6.2.1 독립인 두 표본에 대한 t검정
6.2.2 대응 표본에 대한 t검정
6.3 세 개 이상의 모집단 평균을 비교하는 분산분석
6.3.1 분산분석의 기본 개념
6.3.2 일원 분산분석
6.3.3 반복이 없는 이원 분산분석
6.3.4 반복이 있는 이원 분산분석
6.4 상관과 회귀분석
6.4.1 상관
6.4.2 회귀분석
6.5 카이제곱 분석
6.5.1 적합도 검정
6.5.2 독립성 검정
6.5.3 동질성 검정

CHAPTER 07 모의실험을 위한 특정한 확률분포를 따르는 난수를 만들어보기
7.1 균등분포와 난수
7.2 이항분포와 난수
7.3 정규분포와 난수

CHAPTER 08 대화형 도형을 통해 데이터에 숨겨진 정보와 변화를 탐색해보기
8.1 도형의 기본 요소와 슬라이더의 활용
8.2 버튼으로 조절하는 도형
8.3 애니메이션을 이용하여 표본분포의 변화 확인

부록
[부록 1] 표준정규분포표
[부록 2] t-분포표
[부록 3] 파이썬 함수 요약
1. 도형의 작성
2. 대푯값과 산포도
3. 확률분포
4, 통계처리 및 가설검정