b:head_first_statistics
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+ | ====== 1 장 정보의 시각화: 첫인상 ====== | ||
+ | ====== 2 장 중심적 경향 측정하기: | ||
+ | ====== 3 장 변이와 분포 측정하기: | ||
+ | ====== 4 장 확률 계산하기: | ||
+ | ====== 5 장 이산확률분포 사용하기: | ||
+ | ====== 6 장 순열과 조합: 약속 정하기 ====== | ||
+ | ====== 7 장 기하, 이항, 푸아송분포: | ||
+ | ====== 8 장 정규분포 사용하기 i: 정상적으로 되기 ====== | ||
+ | ====== 9 장 정규분포 이용하기 ii: 정상을 넘어서 ====== | ||
+ | ====== 10 장 통계 표본 사용하기: | ||
+ | ====== 11 장 모집단과 표본 추정하기: | ||
+ | ====== 12 장 신뢰구간 구성하기: | ||
+ | ====== 13 장 가설검정 이용하기: | ||
+ | ====== 14 장 χ 2 분포: 무슨 일이 일어나고 있습니다. ====== | ||
+ | ====== 15 장 상관과 회귀: 내 라인은 무엇일까요? | ||
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+ | ====== 부록 i: 10가지 중요한 이야기(지금까지 설명하지 않은) ====== | ||
+ | ====== 부록 ii: 통계테이블 ====== | ||
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+ | <nspages : | ||
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+ | < | ||
+ | 서문 | ||
+ | __통계학에 임하는 여러분의 두뇌. 우리는 두뇌가 방해를 받아서 학습이 잘 되지 않을 때에도 무언가 배우려고 노력합니다. 여러분의 두뇌는 " | ||
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+ | 1 장 정보의 시각화: 첫인상 | ||
+ | __숫자를 보는 것만으로는 뭐가 뭔지 모르겠다고요? | ||
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+ | 2 장 중심적 경향 측정하기: | ||
+ | __때로는 어떤 사물의 핵심에 다가가는 것이 필요한 일의 전부입니다. 많은 수들이 쌓여 있으면 그 안에서 일정한 패턴이나 흐름을 파악하기 어렵습니다. 큰 그림을 파악하려고 할 때 평균을 구하는 것이 종종 해야 할 일의 첫 단계인 경우가 많습니다. 평균을 알면 데이터 안에서 가장 대표적인 값이 무엇인지 쉽게 파악할 수 있기 때문에 중요한 결정을 내릴 수 있습니다. 이 장에서는 통계에서 가장 중요한 값들인 평균값(mean), | ||
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+ | 3 장 변이와 분포 측정하기: | ||
+ | __아무거나 믿을 수 있는 건 아니라고, | ||
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+ | 4 장 확률 계산하기: | ||
+ | __삶은 불확실성으로 가득 차 있습니다. 때로는 1분 후에 어떤 일이 일어날지 말하는 것이 불가능할 수도 있습니다. 그렇지만 어떤 사건은 다른 사건에 비해 일어날 가능성이 높습니다. 바로 이 지점에서 확률이론이 필요합니다. 확률은 어떤 일이 발생할 가능성을 측정함으로써 미래를 예측할 수 있도록 합니다. 그리고 어떤 일이 일어날 가능성이 있는지 미리 아는 것은 우리가 정보에 기초한 결정을 내릴 수 있도록 해 줍니다. 이 장에서는 확률에 대해 자세히 알아봄으로써 미래를 우리 마음대로 조종하는 방법을 배울 것입니다! | ||
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+ | 5 장 이산확률분포 사용하기: | ||
+ | __일어날 것 같지 않은 사건도 일어납니다. 하지만 그 결과는 무엇일까요? | ||
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+ | 6 장 순열과 조합: 약속 정하기 | ||
+ | __때로는 순서가 중요합니다. 사물의 순서가 의미를 갖는 상황에서 가능한 모든 경우를 일일이 따져보는 것은 시간이 매우 오래 걸리는 일입니다. 하지만 이런 종류의 정보가 어떤 확률을 계산할 때에는 결정적이라는 것이 문제입니다. 이 장에서는 이와 같은 상황에서 가능한 결과값을 하나씩 따지지 않고 빠르게 필요한 정보를 얻는 방법을 공부할 것입니다. 우리와 함께 길을 가면서 가능성을 세는 방법을 익히기 바랍니다. | ||
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+ | 7 장 기하, 이항, 푸아송분포: | ||
+ | __확률분포를 계산하면 시간이 걸립니다. 지금까지는 확률분포를 어떻게 계산하고 사용하는지 살펴보았습니다. 하지만 그보다 더 사용하기 쉬운 방법, 혹은 계산을 빨리 할 수 있는 방법이 있으면 좋지 않을까요? | ||
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+ | 8 장 정규분포 사용하기 i: 정상적으로 되기 | ||
+ | __이산확률분포가 모든 상황을 다룰 수 있는 것은 아닙니다. 지금까지는 정확한 값을 정할 수 있는 상황에서의 확률분포를 살펴보았습니다. 하지만 그 상황이 모든 데이터 집합을 포괄하는 것은 아닙니다. 어떤 종류의 데이터는 지금까지 보았던 확률분포에 부합하지 않습니다. 이번 장에서는 연속확률분포(contin uo us pro ba bilit y distri b utions)가 동작하는 방식을 살펴보고, | ||
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+ | 9 장 정규분포 이용하기 ii: 정상을 넘어서 | ||
+ | __모든 확률분포가 정상이라면 좋았을 텐데. 정규분포와 함께라면 삶이 훨씬 간단해질 겁니다. 전체 범위를 한꺼번에 찾아보고 게임을 하면서 즐겨도 되는데 뭐 하러 개별적인 확률을 계산하느라 땀을 흘립니까? | ||
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+ | 10 장 통계 표본 사용하기: | ||
+ | __통계는 데이터를 다룹니다. 그런데 데이터는 어디에서 오는 걸까요? 헬스클럽에 나오는 사람들의 나이나 게임회사의 판매실적처럼 데이터를 확보하는 것이 어렵지 않은 경우가 있습니다. 하지만 데이터를 확보하는 것이 어려운 경우라면 어떻게 할까요? 경우에 따라서는 사람들이 원하는 데이터의 분량이 너무나 거대해서 어디서부터 시작해야 하는지조차 파악하기 힘든 때도 있습니다. 이 장에서 우리는 실제 세상에서 데이터를 효과적으로 확보하는 방법, 즉 효율적이고, | ||
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+ | 11 장 모집단과 표본 추정하기: | ||
+ | __표본 하나만 보고도 모집단이 어떨지 예측할 수 있다면 훌륭하지 않을까요? | ||
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+ | 12 장 신뢰구간 구성하기: | ||
+ | __표본이 올바른 결과를 낳지 않을 때도 있습니다. 모집단의 평균값, 분산, 혹은 비율에 대한 정확한 값을 추정하기 위해 점추정을 이용하는 방법을 살펴보았습니다. 하지만 이러한 추정이 얼마나 정확한지 어떻게 확신할 수 있을까요? | ||
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+ | 13 장 가설검정 이용하기: | ||
+ | __들은 것이 모두 절대적으로 확실한 것은 아닙니다. 문제는 언제 그것이 사실이고 언제 그것이 사실이 아닌지 어떻게 아느냐 하는 것입니다. 가설검정은 어떤 통계적인 주장이 어느 정도 사실인지 여부를 판별하기 위해 표본을 이용하는 방법을 제공해 줍니다. 그들은 증거가 어느 정도 유용한지 판별하고, | ||
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+ | 14 장 χ 2 분포: 무슨 일이 일어나고 있습니다. | ||
+ | __때로는 일들이 당신이 기대하는 것과 전혀 다르게 진행되기도 합니다. 어떤 특정한 확률분포를 이용해서 상황에 대한 모델링을 수행할 때 당신은 일들이 앞으로 어떻게 진행될지에 대해 어느 정도 예측하고 있는 것입니다. 하지만 당신이 기대하는 것과 실제로 일어나는 일 사이에 차이가 존재하면 어떻게 하겠습니까? | ||
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+ | 15 장 상관과 회귀: 내 라인은 무엇일까요? | ||
+ | __두 가지 사물이 어떻게 연결되어 있는지 궁금한 적이 있었습니까? | ||
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+ | 부록 i: 10가지 중요한 이야기(지금까지 설명하지 않은) | ||
+ | __이 모든 것에도 불구하고 공부해야 할 것이 아직도 남아 있습니다. 당신이 알아야 하는 내용이 좀 더 있습니다. 간략하게 언급하고 넘어갈 내용들이긴 하지만 무시하고 넘어갈 수는 없습니다. 이 책을 덮기 전에 다음에 나와 있는 짧지만 중요한 통계학 토막지식을 살펴보기 바랍니다. | ||
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+ | 부록 ii: 통계테이블 | ||
+ | __믿을 수 있는 확률테이블이 없다면 어떻게 될까요? 확률분포를 이해하는 것만으로는 아직 부족합니다. 경우에 따라서 표준확률테이블에서 원하는 확률을 찾아봐야 하는 때가 있기 때문입니다. 부록 ii에서는 정규분포, | ||
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b/head_first_statistics.1569332752.txt.gz · Last modified: 2019/09/24 22:45 by hkimscil