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책 정보
· 제목 : 통계학의 이해와 활용 (제3판)
· 분류 : 전자책 > 과학 > 수학 > 확률/통계학
· ISBN : 9791194647072
· 출판일 : 2025-08-05
· 분류 : 전자책 > 과학 > 수학 > 확률/통계학
· ISBN : 9791194647072
· 출판일 : 2025-08-05
책 소개
최근 빅데이터 분석의 중요성이 커지고 기계 학습과 같은 인공지능 알고리듬이 점차 보편화되면서 통계학의 기본 원리를 이해하는 것이 더욱 중요해지고 있다. 제3판은 매개효과모형에 대한 소개, 이분산성이 초래하...
최근 빅데이터 분석의 중요성이 커지고 기계 학습과 같은 인공지능 알고리듬이 점차 보편화되면서 통계학의 기본 원리를 이해하는 것이 더욱 중요해지고 있다. 제3판은 매개효과모형에 대한 소개, 이분산성이 초래하는 효과에 대한 논의, 그리고 회귀분석에서 검정력 함수와 표본크기 결정의 문제를 새로 추가하였다.
목차
제3판 서 문
제2판 서 문
제3판 서 문
책의 구성과 활용
PART I 자료의 이해와 해석
CHAPTER 01 사회현상과 통계학
1.1 통계학 공부의 필요성
1.2 자료수집과 분석의 목적
1.3 비판적 자료분석 사례
CHAPTER 02 자료의 정리: 기술통계분석
2.1 변수의 측정과 유형
2.2 빈도분포표와 교차분포표
2.3 대표치
2.4 분산도
2.5 분포의 모양: 왜도와 첨도
2.6 극단값과 결측치 처리
2.7 평균과 분산 정보의 활용
2.8 그래프를 이용한 기술통계분석: 자료의 시각적 이해
PART II 확률이론과 통계적 추론의 기초
CHAPTER 03 확률이론
3.1 확률의 개념
3.2 결합확률, 주변확률, 그리고 조건부확률
3.3 베이즈 정리
3.4 제3의 변수와 확률 추정: 심슨의 역설
CHAPTER 04 확률변수와 확률분포
4.1 확률변수의 개념
4.2 확률분포
4.3 대표적인 이산형 확률분포
4.4 대표적인 연속형 확률분포
4.5 통계 프로그램을 이용한 확률, 누적확률, 그리고 분위수 구하기
CHAPTER 05 표본통계량과 표본분포
5.1 표본통계량의 기본 개념
5.2 표본평균의 표본분포: 정규분포와 t-분포
5.3 표본분산의 표본분포: 카이제곱 분포
5.4 표본비율의 표본분포: 정규분포
5.5 표본분산 비율의 표본분포: F-분포
CHAPTER 06 통계적 추론: 점추정과 신뢰구간 추정
6.1 통계적 추정의 기본적인 구조
6.2 점추정과 신뢰구간 추정
6.3 설문조사와 통계학
CHAPTER 07 통계적 가설검정 I: 단일표본
7.1 가설검정의 원리
7.2 단일표본에 대한 가설검정
CHAPTER 08 통계적 가설검정 II: 두 표본
8.1 모평균의 차이에 대한 검정
8.2 두 모분산의 차이에 대한 검정
8.3 독립인 두 집단의 모비율의 차이에 대한 검정
8.4 동등성 검정(equivalence test)
PART III 변수 간의 관계 분석
CHAPTER 09 범주형 자료의 연관성 분석
9.1 범주형 자료의 연관성 분석
9.2 제3의 변수 통제와 범주형 자료분석
9.3 두 시점에서 반복적으로 측정된 자료분석
CHAPTER 10 상관관계 분석
10.1 공분산
10.2 상관계수의 개념
10.3 상관계수 분석의 기본 절차
10.4 제3의 변수를 고려한 상관계수: 편상관계수와 다중상관계수
10.5 상관분석의 응용: 측정도구의 내적 일관성 측정
CHAPTER 11 분산분석(ANOVA)
11.1 분산분석(Analysis of Variance)의 개요
11.2 일원분산분석의 방법
11.3 이원분산분석의 방법
11.4 다중비교(Multiple Comparison)
CHAPTER 12 회귀분석이론의 기초
12.1 모집단 회귀모형식의 의미
12.2 회귀계수 추정의 방법
12.3 회귀모형의 적합도 평가
12.4 회귀계수의 분포와 통계적 유의성 검정
12.5 종속변수의 신뢰구간 추정과 예측
CHAPTER 13 다중회귀분석
13.1 다중회귀분석의 기본 개념
13.2 다중회귀모형의 구축과 해석
13.3 다중회귀모형의 구축과 해석: 변수변환의 문제
13.4 독립변수 간의 상대적 중요성 판단
13.5 독립변수 선택 방법
13.6 상관계수와 다중회귀분석
13.7 매개 효과 모형
13.8 다중회귀분석과 적절한 표본의 크기
CHAPTER 14 회귀진단
14.1 영향점, 지렛점, 이상점 진단
14.2 오차항의 정규성 가정
14.3 오차항의 등분산성 가정
14.4 오차항의 독립성 가정
14.5 선형성 가정
14.6 독립변수 간의 상관관계에 따른 다중공선성의 문제
14.7 독립변수의 외생성 가정
14.8 종속변수와 독립변수의 무측정오차 가정
참고문헌
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제2판 서 문
제3판 서 문
책의 구성과 활용
PART I 자료의 이해와 해석
CHAPTER 01 사회현상과 통계학
1.1 통계학 공부의 필요성
1.2 자료수집과 분석의 목적
1.3 비판적 자료분석 사례
CHAPTER 02 자료의 정리: 기술통계분석
2.1 변수의 측정과 유형
2.2 빈도분포표와 교차분포표
2.3 대표치
2.4 분산도
2.5 분포의 모양: 왜도와 첨도
2.6 극단값과 결측치 처리
2.7 평균과 분산 정보의 활용
2.8 그래프를 이용한 기술통계분석: 자료의 시각적 이해
PART II 확률이론과 통계적 추론의 기초
CHAPTER 03 확률이론
3.1 확률의 개념
3.2 결합확률, 주변확률, 그리고 조건부확률
3.3 베이즈 정리
3.4 제3의 변수와 확률 추정: 심슨의 역설
CHAPTER 04 확률변수와 확률분포
4.1 확률변수의 개념
4.2 확률분포
4.3 대표적인 이산형 확률분포
4.4 대표적인 연속형 확률분포
4.5 통계 프로그램을 이용한 확률, 누적확률, 그리고 분위수 구하기
CHAPTER 05 표본통계량과 표본분포
5.1 표본통계량의 기본 개념
5.2 표본평균의 표본분포: 정규분포와 t-분포
5.3 표본분산의 표본분포: 카이제곱 분포
5.4 표본비율의 표본분포: 정규분포
5.5 표본분산 비율의 표본분포: F-분포
CHAPTER 06 통계적 추론: 점추정과 신뢰구간 추정
6.1 통계적 추정의 기본적인 구조
6.2 점추정과 신뢰구간 추정
6.3 설문조사와 통계학
CHAPTER 07 통계적 가설검정 I: 단일표본
7.1 가설검정의 원리
7.2 단일표본에 대한 가설검정
CHAPTER 08 통계적 가설검정 II: 두 표본
8.1 모평균의 차이에 대한 검정
8.2 두 모분산의 차이에 대한 검정
8.3 독립인 두 집단의 모비율의 차이에 대한 검정
8.4 동등성 검정(equivalence test)
PART III 변수 간의 관계 분석
CHAPTER 09 범주형 자료의 연관성 분석
9.1 범주형 자료의 연관성 분석
9.2 제3의 변수 통제와 범주형 자료분석
9.3 두 시점에서 반복적으로 측정된 자료분석
CHAPTER 10 상관관계 분석
10.1 공분산
10.2 상관계수의 개념
10.3 상관계수 분석의 기본 절차
10.4 제3의 변수를 고려한 상관계수: 편상관계수와 다중상관계수
10.5 상관분석의 응용: 측정도구의 내적 일관성 측정
CHAPTER 11 분산분석(ANOVA)
11.1 분산분석(Analysis of Variance)의 개요
11.2 일원분산분석의 방법
11.3 이원분산분석의 방법
11.4 다중비교(Multiple Comparison)
CHAPTER 12 회귀분석이론의 기초
12.1 모집단 회귀모형식의 의미
12.2 회귀계수 추정의 방법
12.3 회귀모형의 적합도 평가
12.4 회귀계수의 분포와 통계적 유의성 검정
12.5 종속변수의 신뢰구간 추정과 예측
CHAPTER 13 다중회귀분석
13.1 다중회귀분석의 기본 개념
13.2 다중회귀모형의 구축과 해석
13.3 다중회귀모형의 구축과 해석: 변수변환의 문제
13.4 독립변수 간의 상대적 중요성 판단
13.5 독립변수 선택 방법
13.6 상관계수와 다중회귀분석
13.7 매개 효과 모형
13.8 다중회귀분석과 적절한 표본의 크기
CHAPTER 14 회귀진단
14.1 영향점, 지렛점, 이상점 진단
14.2 오차항의 정규성 가정
14.3 오차항의 등분산성 가정
14.4 오차항의 독립성 가정
14.5 선형성 가정
14.6 독립변수 간의 상관관계에 따른 다중공선성의 문제
14.7 독립변수의 외생성 가정
14.8 종속변수와 독립변수의 무측정오차 가정
참고문헌
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