통계학 도감

저 : 쿠리하라 신이치

1966년 이바라키 현 미토 시에서 태어났다. 1996년 도쿄농공대학 대학원 박사 과정을 수료(농학박사)하고, 1997년 치바대학 원예학부 조교를 거쳐, 2015년부터 동 대학 대학원 원예학연구과 교수로 재직 중이다. 전문 분야는 농촌 계획과 정책 평가이지만, 최근에는 식품 안전성에 대한 소비자 의식을 연구하고 있다. 수업은 통계학 외에도 계량경제학과 소비자 행동론을 담당하고 있다.

저 : 마루야마 아츠시

1972년 나가노 현 나가노 시에서 태어났다. 1996년 치바대학 대학원 원예학 연구과 석사 과정을 수료하고, 2001년 치바대학에서 박사 학위를 취득했으며, 2007년부터 동 대학 대학원 원예학연구과 준교수로 재직 중이다. 전문 분야인 농업경제, 계량경제학 기법을 이용하여 농업 생산과 환경 평가 등 폭넓은 주제에 대해 연구하고 있다. 수업은 통계 외에도 경제수학과 소비자 행동론을 담당하고 있다.

역 : 김선숙

동덕여대에서 일문학을 전공하고, 성균관대 대학원에서 경제학을 공부한 뒤 출판사에서 오랫동안 편집자로 일했다. 지금은 출판기획가로 활동하면서, 새로운 세상을 열어 주는 책을 찾아 우리말로 옮기고 있다.
역서로는『나는 소중해』, 『인권이 뭐예요』, 『인권 역사여행을 떠나요』, 『디지털 만화 페인팅』, 『배경 일러스트 테크닉』, 『트라우마 마주보기』 등이 있다.

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