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 제6장 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 Excel에서 ‘E’는 ‘오류’라는 뜻? 엑셀의 함수 왜 주장하고 싶은 가설을 검증하지 않는가? p값 지상주의 좀처럼 없는 무 상관과 절단효과 처음부터 Welch 검정? 그림을 올바르게 그리는 법 제곱합의 유형 처음부터 두 집단이었던 것으로 하면?(&최적의 다중비교 방법 선택) 어떤 양적 데이터에도 비모수가 가능할까? 극단적인 값이 있어도 모수 검정을 사용하고 싶다! 또 하나의 추정 방법(최대우도법) 출력 결과를 보는 법(정리) 외관상의 관계 로짓 분석 다양한 통계 분석 소프트웨어 어떤 분석 방법을 사용해야 하는가 변수의 분류 유방암 검진 논란 위인전 위인전① 칼 피어슨 위인전② 프랜시스 골턴 위인전③ 케틀레 위인전④ 나이팅게일 위인전⑤ 네이만과 피어슨 위인전⑥ 로널드 피셔 위인전⑦ 윌콕슨 위인전⑧ 토마스 베이즈