008190304s2018    ulkacd        001a  kor
 020  ▼a9788931582598▼g03310▼c\17000 
 0411 ▼akor▼hjpn 
 056  ▼a413▼26 
 090  ▼a413▼b쿠239ㅌ
 1001 ▼a쿠리하라 신이치▼d1966- 
 24500▼a통계학 도감▼b통계학은 과학의 문법이다!▼d쿠리하라 신이치▼e마루야마 아츠시 [공저]▼e김선숙 옮김 
 260  ▼a서울▼bBM성안당▼c2018 
 300  ▼aix, 299 p.▼b삽화, 도표, 초상▼c23 cm 
 44000▼aBM성안당▼v8259 
 50000▼a감역: 정석오 
 50000▼a권말부록으로 "R(알) 설치 및 사용법", "통계 수치표(분포표)", "직교표", "그리스 문자" 수록 
 504  ▼a색인 수록 
 50710▼t統計学図鑑 
 50710▼a栗原伸一 
 653  ▼a수리통계학▼a통계학
 7001 ▼a구리하라 신이치▼d1966-
 7001 ▼a마루야마 아츠시▼d1972-
 7001 ▼a김선숙
 7001 ▼a정석오▼d1972-
 90010▼a율원신일▼d1966- 
 90010▼aKurihara, Shin'ichi▼d1966- 
 90010▼a환산돈사▼d1972- 
 90010▼aMaruyama Acheusi▼d1972- 
 9500 ▼b\17000

서장 : 통계학이란? 
  0.1. 통계학이란? = 2
  0.2. 통계학으로 할 수 있는 것 = 4

제1장 기술통계학 
  1.1. 여러 가지 평균 = 8
  1.2. 데이터의 분산 ① 분위수와 분산 = 10
  1.3. 데이터의 분산 ② 변동계수 = 12
  1.4. 변수의 관련성 ① 상관계수 = 14
  1.5. 변수의 관련성 ② 순위상관 = 16

제2장 확률분포 
  2.1. 확률과 확률분포 = 20
  2.2. 확률이 같은 분포 - 균일분포 = 22
  2.3. 동전 던지기의 분포 - 이항분포 = 23
  2.4. 종 모양의 분포 - 정규분포 = 24
  2.5. 척도가 없는 분포 - 표준정규분포 = 26
  2.6. 데이터의 위치를 알 수 있다 - 시그마 구간 = 29
  2.7. 분포의 형태 - 왜도와 첨도 = 30
  2.8. 드물게 일어나는 분포 - 포아송 분포 = 32
  2.9. 여러 데이터를 동시에 취급하기 - X² 분포 = 34
  2.10. X² 값의 비 - F 분포 = 36
  2.11. 정규분포 대신에 사용한다 - t 분포 = 37

제3장 추측통계학 
  3.1. 표본으로 모집단의 특성을 파악한다 - 추측통계학 = 42
  3.2. 모수를 잘 대입한다 - 불편추정 = 44
  3.3. 제약을 받지 않는 데이터의 수 - 자유도 = 46
  3.4. 표본통계량의 분포 ① 평균의 분포 = 48
  3.5. 표본통계량의 분포 ② 비율의 분포 = 50
  3.6. 표본통계량의 분포 ③ 분산의 분포 = 51
  3.7. 표본통계량의 분포 ④ 상관계수의 분포 = 52
  3.8. 측정값과 참값의 차이 - 계통오차와 우연오차 = 54
  3.9. 표본평균에 관한 두 정리 - 대수의 법칙과 중심극한정리 = 56

제4장 신뢰구간의 추정 
  4.1. 폭을 갖게 한 추정 ① 모평균의 신뢰구간 = 60
  4.2. 폭을 갖게 한 추정 ② 모비율의 신뢰구간 = 64
  4.3. 폭을 갖게 한 추정 ③ 모분산의 신뢰구간 = 65
  4.4. 폭을 갖게 한 추정 ④ 모상관계수의 신뢰구간 = 66
  4.5. 시뮬레이션에서 모수를 추정한다 - 부트스트랩법 = 68

제5장 가설검정 
  5.1. 차이가 있는지를 판정한다 - 가설검정 = 72
  5.2. 두 가설 - 귀무가설과 대립가설 = 74
  5.3. 가설검정 절차 = 76
  5.4. 특정 값(모평균)과 표본평균 검정 = 78
  5.5. 가설검정의 두 과오 - 제1종 과오와 제2종 과오 = 84
  5.6. 특정 값(모비율)과 표본비율 검정 = 86
  5.7. 특정 값(모분산)과 표본분산 검정 = 87
  5.8. 정말 상관관계가 있는가? - 무상관 검정 = 88
  5.9. 평균 차이 검정 ① 대응이 없는 두 집단의 경우 = 90
  5.10. 평균 차이 검정 ② 대응이 있는 두 집단의 경우 = 96
  5.11. 비율 차이 검정 - 대응이 없는 두 집단의 경우 = 98
  5.12. 뒤떨어지지 않음을 검증한다 - 비열성 시험 = 100

제6장 분산분석과 다중비교 
  6.1. 실험으로 효과를 확인한다 - 일원배치 분산분석 = 104
  6.2. 여러 집단의 등분산검정 - 바트레트 검정 = 110
  6.3. 개체 차이를 고려한다 - 대응이 있는 일원배치 분산분석 = 112
  6.4. 교호작용을 찾아낸다 - 이원배치 분산분석 = 114
  6.5. 검정을 반복해서는 안 된다 - 다중성 = 120
  6.6. 반복할 수 있는 검정(다중비교법) ① 본페로니법과 셰페법 = 122
  6.7. 반복할 수 있는 검정(다중비교법) ② 튜키법과 튜키ㆍ크레이머법 = 124
  6.8. 반복할 수 있는 검정(다중비교법) ③ 던넷법 = 128

제7장 비모수 통계 
  7.1. 분포에 의존하지 않는 검정 - 비모수 검정 = 132
  7.2. 질적 데이터의 검정 - 독립성 검정(피어슨의 X² 검정) = 136
  7.3. 2×2 분할표 검정 - 피셔의 정확검정 = 142
  7.4. 대응이 없는 두 집단의 순서 데이터 검정 - 맨ㆍ휘트니의 U 검정 = 144
  7.5. 대응이 있는 두 집단의 순서 데이터 검정 - 부호검정 = 148
  7.6. 대응이 있는 두 집단의 양적 데이터 비모수 검정 윌콕슨의 부호순위검정 = 150
  7.7. 대응이 없는 여러 집단의 순서 데이터 검정 크러스컬ㆍ월리스 검정 = 152
  7.8. 대응이 있는 여러 집단의 순서 데이터 검정 - 프리드먼 검정 = 154

제8장 실험계획법 
  8.1. 피셔의 3원칙 ① 반복 = 158
  8.2. 피셔의 3원칙 ② 무작위화 = 160
  8.3. 피셔의 3원칙 ③ 국소관리 = 162
  8.4. 여러 가지 실험 배치 = 164
  8.5. 실험을 간추려 실시한다 - 직교계획법 = 166
  8.6. 직교계획법의 응용 ① 품질공학(파라미터 설계) = 172
  8.7. 직교계획법의 응용 ② 컨조인트 분석 = 174
  8.8. 표본 크기를 정하는 법 - 검출력 분석 = 176

제9장 회귀분석 
  9.1. 원인과 결과의 연관을 찾는다 - 회귀분석 = 186
  9.2. 데이터에 수식을 동일하게 적용한다 - 최소제곱법 = 188
  9.3. 회귀선의 정확도를 평가한다 - 결정계수 = 191
  9.4. 회귀선의 기울기를 검정한다 - t 검정 = 192
  9.5. 분석의 적절성을 검토한다 - 잔차분석 = 195
  9.6. 원인이 여럿일 때의 회귀분석 - 중회귀분석 = 196
  9.7. 설명변수 간의 문제 - 다중공선성 = 198
  9.8. 유효한 설명변수를 고른다 - 변수선택법 = 200
  9.9. 질의 차이를 설명하는 변수 ① 절편 더미 = 201
  9.10. 질의 차이를 설명하는 변수 ② 기울기 더미 = 202
  9.11. 더미변수를 이용한 회귀분석 - 프로빗 분석 = 204
  9.12. 사건 발생까지의 시간을 분석한다 ① 생존곡선 = 208
  9.13. 사건 발생까지의 시간을 분석한다 ② 생존곡선의 비교 = 210
  9.14. 사건 발생까지의 시간을 분석한다 ③ Cox 비례 해저드 회귀 = 211

제10장 다변량 분석 
  10.1. 정보를 수집한다 - 주성분분석 = 216
  10.2. 잠재적인 요인을 찾는다 - 인자분석 = 220
  10.3. 인과 구조를 기술한다 - 구조 방정식 모델링(SEM) = 226
  10.4. 개체를 분류한다 - 클러스터 분석 = 234
  10.5. 질적 데이터의 관련성을 분석한다 - 코레스폰던스 분석 = 242

제11장 베이즈 통계학과 빅데이터 
  11.1. 지식과 경험을 살릴 수 있는 통계학 - 베이즈 통계학 = 248
  11.2. 만능의 식 - 베이즈 정리 = 250
  11.3. 결과에서 거슬러 올라가 원인을 찾는다 - 사후확률 = 252
  11.4. 새로운 데이터로 더 정확하게 - 베이즈 갱신 = 256
  11.5. 빅데이터 분석 ① 빅데이터 = 258
  11.6. 빅데이터 분석 ② 연관성 분석 = 260
  11.7. 빅데이터 분석 ③ 트렌드 예측과 SNS 분석 = 262

부록 A. R(알) 설치 및 사용법 = 265
부록 B. 통계 수치표(분포표), 직교표, 그리스 문자 = 271
색인 = 287
저자 약력 = 300

칼럼 
  통계학의 역사 = 3
  표준점수 = 28
  다양한 확률분포의 관계 = 38
  기술통계학의 표본과 모집단 = 43
  Excel에서 'E'는 '오류'라는 뜻? = 53
  엑셀의 함수 = 67
  왜 주장하고 싶은 가설을 검증하지 않는가? = 77
  p값 지상주의 = 83
  좀처럼 없는 무 상관과 절단효과 = 89
  처음부터 Welch 검정? = 94
  그림을 올바르게 그리는 법 = 97
  제곱합의 유형 = 119
  처음부터 두 집단이었던 것으로 하면?(＆최적의 다중비교 방법 선택) = 129
  어떤 양적 데이터에도 비모수가 가능할까? = 134
  극단적인 값이 있어도 모수 검정을 사용하고 싶다! = 147
  또 하나의 추정 방법(최대우도법) = 190
  출력 결과를 보는 법(정리) = 199
  외관상의 관계 = 203
  로짓 분석 = 207
  다양한 통계 분석 소프트웨어 = 213
  어떤 분석 방법을 사용해야 하는가 = 233
  변수의 분류 = 241
  유방암 검진 논란 = 255

위인전 
  위인전 ① 칼 피어슨 = 13
  위인전 ② 프랜시스 골턴 = 15
  위인전 ③ 케틀레 = 39
  위인전 ④ 나이팅게일 = 39
  위인전 ⑤ 네이만과 피어슨 = 75
  위인전 ⑥ 로널드 피셔 = 111
  위인전 ⑦ 윌콕슨 = 147
  위인전 ⑧ 토마스 베이즈 = 257