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  • [서적추천] 통계가 낯선 당신을 위한 달달구리 - 누워서 읽는 통계학
    Statistics and Linear Algebra 2021. 6. 11. 01:11

    누워서 읽는 통계학 - 와쿠이 요시유키, 와쿠이 사다미 지음 (정가: 19,800원)

     

    https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B9477508508 

     

    누워서 읽는 통계학

    다양한 형태의 도식화, 수학적 접근의 최소화, 통계 이론에 활용 사례를 더해 가장 쉬운 통계학 책이라 할 수 있습니다.

    www.hanbit.co.kr

     

    이 책을 틈틈이 읽어 일주일만에 다 읽었다. 제목이 뻥튀기 급이긴 하다. "(완독 3회를 해야만) 누워서 읽는 통계학"으로 보면 되겠다. 

     

    거두절미하고 목차를 보면 왜 추천을 하는지 바로 알 수 있다. 데이터 종류부터 시작하여, 확률과 추정, 검정, 상관분석, 회귀분석 그리고 베이지안 정리까지 한 권에 무겁지 않게 다 담았다. 그리고 또 핵심 공식들을 구석구석 적어두어서, 눈을 흐리게 뜨면서 그간 지나쳤던 그 수많은 시그마와 뮤, 제곱합 등과 친숙해질 수 있다. 

     

    저는 2회독 더할 건데요, 같이하실 분 있으실까요오 ? 

     

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    1장 통계학의 기본 : 자료 정리

     

    1-2 데이터의 종류는 다양합니다 : 양적 데이터와 질적 데이터

    [칼럼] 질적 데이터와 양적 데이터의 세부 분류

    1-3 자료를 표로 정리합니다 : 데이터 정리의 기본

    1-4 표를 그래프로 만듭니다 : 히스토그램과 도수분포곡선

    [칼럼] 계급의 구간폭을 줄여나가면 그래프가 사라집니다?

    1-5 여러 가지 그래프 : 막대 그래프, 원 그래프, 꺾은선 그래프 등

    1-6 분포의 특징을 수치로 나타냅니다 : 대푯값과 산포도

    [칼럼] 첨도와 왜도

    1-7 학급의 평균 점수는 바로 평균값

    1-8 분포의 한가운데가 바로 중앙값

    1-9 가장 많은 데이터가 최빈값

    1-10 평균값, 중앙값, 최빈값과 그래프

    [칼럼] L자형 분포의 평균값, 중앙값, 최빈값

    1-11 분포가 퍼진 정도를 수치로 나타냅니다

    [칼럼] 사분위수편차(quartile deviation)

    1-12 통계학에서 매우 중요한 분산

    [칼럼] 분산은 단위에 따라 변화합니다

    1-13 분산의 분신, 표준편차

    [칼럼] 수학에서 다루기 쉬운 산포도는 뭘까요?

    1-14 표준화로 동일 규격을 만듭니다

    1-15 편찻값도 표준화한 것입니다

    [칼럼] 편찻값을 좋아하는 선생님

    1-16 수명의 표준편차와 편찻값을 구해봅시다

     

    2장 확률의 개념 : 추측통계학을 지탱하는 도구

    2-1 확률은 추측통계학의 기본

    [칼럼] 추측통계는 임의추출이 기본이지만

    2-2 임의의 세계를 살펴봅시다

    [칼럼] 엑셀로 임의의 점 체험하기

    2-3 실감할 수 있는 통계적 확률

    [칼럼] 압정 바늘이 위를 향하는 통계적 확률

    2-4 머리로 생각하는 수학적 확률

    [칼럼] 주사위와 확률

    2-5 확률변수에 익숙해집시다

    2-6 상대도수분포에서 확률분포로

    2-7 확률변수의 평균값, 분산, 표준편차

    2-8 정규분포는 확률분포의 여왕

    [칼럼] 정규분포의 확률과 표준편차 σ

    2-9 무작위 추출은 추측통계학의 생명

    [칼럼] RDD 방식

    2-10 다시 넣을 건가요, 다시 넣지 않을건가요? : 복원추출과 비복원추출

    [칼럼] 표본을 꺼내는 방법의 총수는 얼마일까요?

    2-11 모집단분포와 표본분포

    2-12 표본평균의 분포는 정규분포 : 중심극한정리

    [칼럼] 가위바위보 분포와 사다리타기 분포를 살펴봅시다

     

    3장 통계적 추정 : 하나를 들으면 주면 열을 압니다

    3-1 통계적 추정이란 무엇일까요?

    3-2 딱 하나의 수치로 알아맞힙니다 : 점추정

    [칼럼] 국정 지지율은 언론에 따라 이렇게 다양합니다

    3-3 여유를 두어 알아맞힙니다 : 구간추정

    3-4 구간추정 공식을 유도합시다 : 중심극한정리

    3-5 신뢰도의 의미를 바르게 이해합시다 : 신뢰도 95%, 99%

    3-6 추정량에는 불편성이 필요합니다

    [칼럼] 불편성, 일치성, 유효성

    3-7 변수지만 자유롭게 변화할 수 없어요 : 자유도

    3-8 100명의 비상금으로 전체 추정하기 : 대표본의 경우-실용적인 추정(1)

    3-9 10명의 신장으로 전체 추정하기 : 소표본의 경우-실용적인 추정(2)

    3-10 국정 지지율 구간추정하기 : 실용적인 추정(3)

    3-11 금단의 추정 : 신의 눈으로 하는 추정 놀이

     

    4장 통계적 검정 : 가설에 이의를 제기합니다

    4-1 통계적 검정이란 무엇인가요?

    4-2 기각역은 가설의 쓰레기통입니다

    [칼럼] 검정의 기초는 확률분포

    4-3 부주의한 실수와 어리석은 실수 : 두 가지 검정 오류

    4-4 검정 절차는 기계적입니다

    [칼럼] 여러 가지 동전

    4-5 100명의 신장으로 모평균 검정하기 : 대표본의 경우-실용적인 검정(1)

    4-6 10명의 인터넷 이용 시간으로 모평균 검정하기 : 소표본의 경우-실용적인 검정(2)

    [칼럼] 스튜던트의 t분포

    4-7 100명의 흡연율로 모비율 검정하기 : 대표본의 경우-실용적인 검정(3)

    4-8 금단의 검정 놀이 : 신의 입장에서 검정을 시도합시다

    [칼럼] 분산분석이란

     

    5장 데이터의 상관분석 : 두 가지 변량의 친밀도가 보입니다

    5-1 2변량의 관계를 시각화합니다 : 상관도(산점도)

    [칼럼] 가짜 상관관계란

    5-2 2변량의 상관관계를 양과 음으로 판단합니다 : 공분산

    5-3 상관의 정도를 –1 이상 1 이하로 나타냅니다 : 상관계수

    5-4 2변량의 관계를 표로 시각화합니다 : 교차 집계표

    [칼럼] 복수의 변량을 동시에 분석하는 다변량 분석

     

    6장 회귀분석 : 자료 예측은 비즈니스에서 빼놓을 수 없습니다

    6-1 광고비로 매출액을 예측합니다 : 단순회귀분석

    6-2 예측의 정확도 : 결정계수

    6-3 광고비와 영업 사원의 수로 매출액을 예측합니다 : 중회귀분석

    [칼럼] ‘회귀’라는 용어가 사용된 이유는?

    6-4 경영자 입장에서 가맹점을 분석합니다 : 회귀분석의 응용

    [칼럼] 자유도 조정 후의 결정계수

     

    7장 베이즈 통계학 : 두 번 일어난 일은 세 번도 일어날 수 있습니다

    7-1 확률을 융통성 있게 생각합시다

    [칼럼] 콜모고로프(Kolmogorov)의 확률 공리

    7-2 확률에서 사용되는 기호와 용어

    7-3 옛날에 한 목사님이 생각해낸 대단한 정리 : 베이즈 정리

    [칼럼] 토머스 베이즈

    7-4 경험에 따라 확률이 매번 변합니다 : 모수는 변수

    7-5 베이즈 통계의 친근한 응용 : 베이즈 필터

    [칼럼] 물 만난 물고기

     

     

     

    내돈내산..

    누가 돈 주지도 않는다... 

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