(시험, 생활, 교양 상식으로 나눠서 배우는) 통계학대백과사전 :실생활에 꼭 필요한 통계에 접근하는 공식, 정리, 규칙 113가지

<p>Chapter 01 기술 통계<BR>
Introduction<BR>
통계학의 역사<BR>
데이터 정리에 빠질 수 없는 기술 통계<BR>
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01 데이터의 척도<BR>
02 도수분포표와 히스토그램<BR>
03 파레토 그림<BR>
04 첨자와 시그마 기호<BR>
05 평균·분산·표준편차<BR>
06 도수분포표와 평균·분산<BR>
07 대푯값<BR>
08 변량의 표준화<BR>
09 왜도와 첨도<BR>
10 사분위수·상자 수염 그림<BR>
11 교차표<BR>
12 원그래프·막대그래프·꺽은선그래프<BR>
13 산점도<BR>
14 로렌츠 곡선<BR>
15 Q-Q 플롯<BR>
Column 줄기 잎 그림으로 데이터의 대푯값 읽기<BR>
<BR>
Chapter 02 상관관계<BR>
Introduction<BR>
상관이란?<BR>
상관관계에서 주의해야 할 점<BR>
<BR>
01 피어슨의 상관계수<BR>
02 스피어만의 순위상관계수<BR>
03 켄달의 순위상관계수<BR>
04 크라메르의 연관계수<BR>
05 상관계수의 추정과 검정<BR>
06 자기상관계수<BR>
Column 의심스러운 상관관계는 얼마든지 있다<BR>
<BR>
Chapter 03 확률<BR>
Introduction<BR>
도박에서 출발한 확률의 역사<BR>
고전 확률론의 완성<BR>
통계학과 확률론의 발전으로 수리 통계학의 기초를 마련<BR>
<BR>
01 사건과 확률<BR>
02 포함배제의 원리<BR>
03 이산확률변수<BR>
04 연속확률변수<BR>
05 누적분포함수<BR>
06 기댓값·분산<BR>
07 사건의 독립과 확률변수의 독립<BR>
08 확률변수의 덧셈과 곱셈<BR>
09 2차원 이산확률변수<BR>
10 2차원 연속확률변수<BR>
11 기댓값과 분산 공식<BR>
12 큰 수의 법칙과 중심극한정리<BR>
13 체비쇼프 부등식<BR>
Column 한 반에 생일이 같은 사람이 2명 있을 확률 구하기<BR>
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Chapter 04 확률분포<BR>
Introduction<BR>
확률분포의 종류가 다양한 이유<BR>
특히 중요한 확률분포 네 가지<BR>
<BR>
01 베르누이 분포와 이항분포<BR>
02 기하분포와 음이항분포<BR>
03 푸아송 분포<BR>
04 초기하분포<BR>
05 균등분포와 지수분포<BR>
06 정규분포<BR>
07 χ²분포·t분포·F분포<BR>
08 χ²분포·t분포·F분포 더 살펴보기<BR>
09 베이불 분포·파레토 분포·로그 정규분포<BR>
10 다항분포<BR>
11 다변량정규분포<BR>
Column 확률분포 값을 소프트웨어로 구하기<BR>
<BR>
Chapter 05 추정<BR>
Introduction<BR>
추론 통계란 데이터로 예측하고 판단하는 것<BR>
큰 표본이론과 작은 표본이론<BR>
비편향분산과 표본분산<BR>
<BR>
01 복원추출과 비복원추출<BR>
02 표본추출<BR>
03 최대가능도 방법<BR>
04 구간추정의 원리<BR>
05 정규모집단의 모평균 구간추정<BR>
06 모비율 구간추정<BR>
07 추정량의 평가 기준<BR>
08 비편향추정량<BR>
Column 헷갈리기 쉬운 표준편차와 표준오차의 차이<BR>
<BR>
Chapter 06 검정<BR>
Introduction<BR>
검정을 학습하는 요령<BR>
네이만과 피어슨이 만든 가설검정<BR>
<BR>
01 검정의 원리와 순서<BR>
02 검정통계량<BR>
03 검정 오류<BR>
04 정규모집단의 모평균검정<BR>
05 정규모집단의 모분산검정<BR>
06 모평균 차이검정 ①<BR>
07 모평균 차이검정 ②<BR>
08 모비율 차이검정<BR>
09 등분산검정<BR>
Column 의료 현장에서 이루어지는 검정<BR>
<BR>
Chapter 07 비모수검정<BR>
Introduction<BR>
비모수검정이란?<BR>
비모수검정의 종류<BR>
<BR>
01 적합도검정<BR>
02 독립성검정(2×2 교차표)<BR>
03 독립성검정(k×l 집계표)<BR>
04 피셔의 정확검정<BR>
05 맥니머 검정<BR>
06 코크란 Q 검정<BR>
07 맨·휘트니 U 검정<BR>
08 부호검정<BR>
09 윌콕슨 부호순위검정<BR>
10 크러스컬·월리스 검정<BR>
11 프리드먼 검정<BR>
Column 헷갈리기 쉬운 통계학 용어<BR>
<BR>
Chapter 08 회귀분석<BR>
Introduction<BR>
회귀분석이란?<BR>
회귀분석은 외적 기준이 있는 다변량분석<BR>
<BR>
01 단순회귀분석<BR>
02 다중회귀분석<BR>
03 중상관계수와 편상관계수<BR>
04 다중공선성<BR>
05 단순회귀분석의 구간추정<BR>
06 로지스틱 회귀분석·프로빗 회귀분석<BR>
07 일반선형모델과 일반화선형모델<BR>
Column 와인 가격 다중회귀분석<BR>
<BR>
Chapter 09 분산분석과 다중비교<BR>
Introduction<BR>
분산분석과 다중비교로 해결할 수 있는 문제<BR>
다중비교에서는 귀무가설 집합족을 고려<BR>
<BR>
01 분산분석<BR>
02 일원배치 분산분석<BR>
03 반복 없는 이원배치 분산분석<BR>
04 반복 있는 이원배치 분산분석<BR>
05 피셔의 실험계획법 3원칙<BR>
06 직교배열표<BR>
07 본페로니 교정과 홀름 방법<BR>
08 셰페 방법<BR>
09 투키·크레이머 방법<BR>
Column 현대 추론 통계학의 창시자 - 로널드 에일머 피셔<BR>
<BR>
Chapter 10 다변량분석<BR>
Introduction<BR>
다변량분석이란?<BR>
주성분분석과 인자분석은 접근법이 정반대<BR>
<BR>
01 주성분분석<BR>
02 주성분분석 더 살펴보기<BR>
03 판별분석<BR>
04 판별분석 더 살펴보기<BR>
05 마할라노비스 거리<BR>
06 수량화 제1방법과 제2방법<BR>
07 수량화 제3방법과 대응분석<BR>
08 인자분석<BR>
09 공분산구조분석<BR>
10 계층적군집분석<BR>
11 다차원척도법<BR>
Column 포지셔닝 맵을 만들려면<BR>
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Chapter 11 베이즈 통계<BR>
Introduction<BR>
우리의 사고방식과 비슷한 베이즈 통계<BR>
베이즈 통계가 학문으로 인정받기까지<BR>
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01 조건부확률<BR>
02 나이브 베이즈 분류<BR>
03 베이즈 정리<BR>
04 베이즈 갱신(이산형)<BR>
05 몬티 홀 문제<BR>
06 베이즈 갱신(연속형)<BR>
07 켤레사전분포<BR>
08 쿨백-라이블러 발산<BR>
09 아카이케 정보기준<BR>
10 몬테카를로 적분<BR>
11 깁스 표집<BR>
12 메트로폴리스·헤이스팅스 알고리즘<BR>
13 베이즈 네트워크<BR>
Column 기계 번역의 원리</p>