서장 통계학이란?
0.1 통계학이란?
0.2 통계학으로 할 수 있는 것

제1장 기술통계학
1.1 여러 가지 평균
1.2 데이터의 분산① 분위수와 분산
1.3 데이터의 분산② 변동계수
1.4 변수의 관련성① 상관계수
1.5 변수의 관련성② 순위상관

제2장 확률분포
2.1 확률과 확률분포
2.2 확률이 같은 분포 - 균일분포
2.3 동전 던지기의 분포 - 이항분포
2.4 종 모양의 분포 - 정규분포
2.5 척도가 없는 분포 - 표준정규분포
2.6 데이터의 위치를 알 수 있다 - 시그마 구간
2.7 분포의 형태 - 왜도와 첨도
2.8 드물게 일어나는 분포 - 포아송 분포
2.9 여러 데이터를 동시에 취급하기 - x2 분포
2.10 x2 값의 비 - F 분포
2.11 정규분포 대신에 사용한다 - t 분포

제3장 추측통계학
3.1 표본으로 모집단의 특성을 파악한다 - 추측통계학
3.2 모수를 잘 대입한다 - 불편추정
3.3 제약을 받지 않는 데이터의 수 - 자유도
3.4 표본통계량의 분포① 평균의 분포
3.5 표본통계량의 분포② 비율의 분포
3.6 표본통계량의 분포③ 분산의 분포
3.7 표본통계량의 분포④ 상관계수의 분포
3.8 측정값과 참값의 차이 - 계통오차와 우연오차
3.9 표본평균에 관한 두 정리 - 대수의 법칙과 중심극한정리

제4장 신뢰구간의 추정
4.1 폭을 갖게 한 추정① 모평균의 신뢰구간
4.2 폭을 갖게 한 추정② 모비율의 신뢰구간
4.3 폭을 갖게 한 추정③ 모분산의 신뢰구간
4.4 폭을 갖게 한 추정④ 모상관계수의 신뢰구간
4.5 시뮬레이션에서 모수를 추정한다 - 부트스트랩법

제5장 가설검정
5.1 차이가 있는지를 판정한다 - 가설검정
5.2 두 가설 - 귀무가설과 대립가설
5.3 가설검정 절차
5.4 특정 값(모평균)과 표본평균 검정
5.5 가설검정의 두 과오 - 제1종 과오와 제2종 과오
5.6 특정 값(모비율)과 표본비율 검정
5.7 특정 값(모분산)과 표본분산 검정
5.8 정말 상관관계가 있는가? - 무상관 검정
5.9 평균 차이 검정① 대응이 없는 두 집단의 경우
5.10 평균 차이 검정② 대응이 있는 두 집단의 경우
5.11 비율 차이 검정 - 대응이 없는 두 집단의 경우
5.12 뒤떨어지지 않음을 검증한다 - 비열성 시험

제 6 장 분산분석과 다중비교
6.1 실험으로 효과를 확인한다 - 일원배치 분산분석
6.2 여러 집단의 등분산검정 - 바트레트 검정
6.3 개체 차이를 고려한다 - 대응이 있는 일원배치 분산분석
6.4 교호작용을 찾아낸다 - 이원배치 분산분석
6.5 검정을 반복해서는 안 된다 - 다중성
6.6 반복할 수 있는 검정(다중비교법)① 본페로니법과 셰페법
6.7 반복할 수 있는 검정(다중비교법)② 튜키법과 튜키·크레이머법
6.8 반복할 수 있는 검정(다중비교법)③ 던넷법

제7장 비모수 통계
7.1 분포에 의존하지 않는 검정 - 비모수 검정
7.2 질적 데이터의 검정 - 독립성 검정(피어슨의 x 2 검정)
7.3 2×2 분할표 검정 - 피셔의 정확검정
7.4 대응이 없는 두 집단의 순서 데이터 검정 - 맨·휘트니의 U 검정
7.5 대응이 있는 두 집단의 순서 데이터 검정 - 부호검정
7.6 대응이 있는 두 집단의 양적 데이터 비모수 검정 윌콕슨의 부호순위검정
7.7 대응이 없는 여러 집단의 순서 데이터 검정 크러스컬·월리스 검정
7.8 대응이 있는 여러 집단의 순서 데이터 검정 - 프리드먼 검정

제8장 실험계획법
8.1 피셔의 3원칙① 반복
8.2 피셔의 3원칙② 무작위화
8.3 피셔의 3원칙③ 국소관리
8.4 여러 가지 실험 배치
8.5 실험을 간추려 실시한다 - 직교계획법
8.6 직교계획법의 응용① 품질공학(파라미터 설계)
8.7 직교계획법의 응용② 컨조인트 분석
8.8 표본 크기를 정하는 법 - 검출력 분석

제9장 회귀분석
9.1 원인과 결과의 연관을 찾는다 - 회귀분석
9.2 데이터에 수식을 동일하게 적용한다 - 최소제곱법
9.3 회귀선의 정확도를 평가한다 - 결정계수
9.4 회귀선의 기울기를 검정한다 - t 검정
9.5 분석의 적절성을 검토한다 - 잔차분석
9.6 원인이 여럿일 때의 회귀분석 - 중회귀분석
9.7 설명변수 간의 문제 - 다중공선성
9.8 유효한 설명변수를 고른다 - 변수선택법
9.9 질의 차이를 설명하는 변수① 절편 더미
9.10 질의 차이를 설명하는 변수② 기울기 더미
9.11 더미변수를 이용한 회귀분석 - 프로빗 분석
9.12 사건 발생까지의 시간을 분석한다① 생존곡선
9.13 사건 발생까지의 시간을 분석한다② 생존곡선의 비교
9.14 사건 발생까지의 시간을 분석한다③ Cox 비례 해저드 회귀

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

제11장 베이즈 통계학과 빅데이터
11.1 지식과 경험을 살릴 수 있는 통계학 - 베이즈 통계학
11.2 만능의 식 - 베이즈 정리
11.3 결과에서 거슬러 올라가 원인을 찾는다 - 사후확률
11.4 새로운 데이터로 더 정확하게 - 베이즈 갱신
11.5 빅데이터 분석① 빅데이터
11.6 빅데이터 분석② 연관성 분석
11.7 빅데이터 분석③ 트렌드 예측과 SNS 분석

부록 A R(알) 설치 및 사용법
부록 B 통계 수치표(분포표), 직교표, 그리스 문자
색인


칼럼
통계학의 역사
표준점수
다양한 확률분포의 관계
기술통계학의 표본과 모집단
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위인전① 칼 피어슨
위인전② 프랜시스 골턴
위인전③ 케틀레
위인전④ 나이팅게일
위인전⑤ 네이만과 피어슨
위인전⑥ 로널드 피셔
위인전⑦ 윌콕슨
위인전⑧ 토마스 베이즈