|
서평 수학보다 데이터 문해력
서울대 통계학과 정성규 교수의 수학보다 데이터 문해력
이 책은 통계학을 주제로 다룬 책이다. 세상에는 수 많은 이야기들이 존재한다. 그 이야기들이 통계로 표현하고 설명한다. 세상을 더 깊고 더 넓게 이해하는 사람들의 핵심능력이 있다. 그것이 바로 통계 리터리시이다.
현재 데이터가 난무하는 사회이다. 정확한 데이터가 있는 반면에 거짓 데이터도 존재한다. 그리고 꼭 필요한 데이터도 있고 불필요한 데이터도 있다. 즉 데이터 정글에서 살아남기 위해서 꼭 읽어 봐야 할 책이라고 생각한다.
통계를 올 바르게 해석할 줄 알아야 한다. 이것을 데이터 문해력이라고 표현한다.
요즘 사회에서 빅데이터의 활용은 정말 다양한 분야, 생각지도 못한 분야 등등 다양한 곳에서 활용되고 있다. 정치, 사회, 경제, 마케팅, 심리학, 의학, 화학 등 수 많은 분야에서 사용되고 있는데 이 데이터를 모으고 분석하고 정리를 한 것이 바로 통계학이라고 할 수 있다 .
통계는 삶의 숱한 문제를 해결하고 복잡한 현상을 이해하는 요긴한 도구이다. 그렇기 때문에 꼭 배워야 하는 분야이기도 하다.
내 인생 첫 번째 데이터 문해력 수업입니다. 통계학자인 작가는 자신의 생각 상자에서 하나씩 꺼내 알려준다. 합리적인 선택과 결정의 도구 58개를 소개해준다.
통계라는 것은 일반적으로 데이터를 수치화를 한다. 더하고 나누고 평균을 내기도 하는데 보통 계산이라고 생각하기가 쉬운데 계산이 아니라 생각이다 !
데이터를 제대로 읽고, 해석하고, 사용하는 계산은 전문가가 일할 수 있도록 하면 된다. 그러면은 전문가가 컴퓨터를 활용해서 계산한다.
우리의 몫은 이 계산을 언제 쓰는지 그리고 결과를 어떻게 해석하느냐가 능력이다 !
사람은 의외로 데이터라는 수치를 굉장히 많이 신뢰한다. 그러나 알고 보면 그 수치를 조작하는 것도 가능하기 때문에 데이터를 해석하는 능력이 매우 중요하다고 생각한다. 그래서 이 책의 매력이 굉장하다.
이 책은 5개의 파트로 구성되어 있다. 파트1 통계학의 기초 : 모래밭에 숨은 바늘 찾기 확률의 정의, 탄생/ 조건부 예측/ 가공된 정도 신호와 소음/ 데이터 시각화/ 표본 조사/ 무작위의 패턴과 푸아송 분포/ 불확실한 확률분포 확률밀도/ 베이즈의 법칙/ 베이즈 두뇌 가설
파트2 통계학자의 사고법 : 감별사와 낚시꾼, 어쩌면… 통계적 가설검정/ 통계학자의 생각법/ 평균과 중앙값 유의수준/ 큰 수의 법칙/ 베이즈 추론/ 편견의 통계학
파트3 통계의 도구들 : 세상을 읽는 기준 표준편차/ 평균 인간/ 복권의 기댓값/ 우생학/ 독립/ 상관관계/ 인과관계/ 회귀/ 부트스트랩
파트4 통계학의 현재 : 인공지능과 새벽 배송사이 스팸 VS 햄 / 고차원 데이터/ 인공지능/ 큰 수의 법칙 예측의 원칙 / 랜덤 워크와 정상성/ 임상시험/
파트5 통계의 거짓말 : 데이터, 신호, 소음 데이터 그래픽/ 파이 차트/ 자료 VS 데이터/ 필연성의 법칙 심슨의 역설/ 사례 증거/ 사후확신편향/ 여론조사의 함정
파트1-5까지 보면 이 책이 깊이와 넓이에 굉장히 놀란다. 왜냐하면 빅데이터, 통계, 데이터를 활용도의 적용이 정말 다양하다는 것을 알 수 있다.
이 책을 보면 내가 좋아하는 관점들이 아주 많다. 당연한 것이 당연한 것이 아니고 평소에 알고 있던 것이 잘 못된 것도 있고 모두가 아니라고 하지만 맞는 것도 있는 것이다.
왜냐하면 데이터가 과학적이라고 하지만 논리에 맞지 않는 설정과 다른 목적이 있는 통계값은 왜곡이 될 확률이 많기 때문이다.
물론 이 책은 아주 쉽고 잘 읽히는 것은 아니다. 기본적인 지식과 데이터에 대한 이해도가 낮다면 어려울 수 있다. 그렇기 때문에 책을 여러번 읽고 모르는 것들을 찾아 보고 검색하면서 여러 번 읽게 되면 하나씩 알아갈 수 있다.
데이터 통계에 대해서 궁금한 사람이라면 읽어 보면 좋을 것 같다. 그리고 평소에 통계나 빅데이터에 대해 관심이 많으면 크게 도움이 될만한 책이라고 생각한다.
#수학보다데이터문해력 #데이터문해력 #문해력 #수학보다데이터 #빅데이터 #통계학 #빅데이터통계 #정성규 #EBSBOOKS #리뷰어스 #리뷰어스서평단
|
|
수학보다 데이터 문해력- EBS BOOKS
세상이 점점 발전하고 정보화 시대가 되어가면서 직장, 학교, 뉴스, 시장에서는 데이터가 넘쳐나고 있음을 우리는 일생샐활 속에서 매일 느끼며 살고 있어요.
수학보다 데이터 문해력에서는 통계의 핵심은 계산이 아니라 생각이며 데이터를 제대로 읽고 해석하고, 사용하는 데이터 문해력이 핵심이라고 말하고 있어요.
계산은 전문가나 컴퓨터에 맡기고 그 계산을 언제 쓰고, 그 결과를 어떻게 해석해야하는지 아는 능력을 키우기 위한
첫번째 데이터 문해력 수업을 받아 보았네요.
통계학의 기초를 통해 데이터와 통계, 데이터 시각화, 확률등 조금은 낯설기도 한 통계학의 새로운 면을 읽으며 배울 수 있어 통계학에 대한 기초 지식을 알아가며 흥미롭게 어렵지 않게 이해하며 읽어보았네요.
통계학자의 사고법, 통계의 도구들을 하나하나 읽어가며 학창시절 배웠던 수학 지식들이 통계의 도구로 어떻게 적용되어 세상을 읽는 기준이 되는지를 새로운 시선으로 바라보고 알아갈 수 있어요.
통계학의 현재에서 거짓말까지 데이터 사회를 헤쳐나가는 합리적인 선택과 결정의 도구들, 통계학의 현재를 보여주며 데이터 정글에서 살아남기 위해 알아야 할 것들을 제시해주고 있어 지금의 우리 주변속 현상을 좀더 자세히 들여다보는 시간을 가져볼 수 있는 시간이 되었네요.
-위도서는 출판사로부터 제공받아 작성된 리뷰입니다- |
|
＜수학보다 데이터 문해력＞은 통계학을 다룬 책입니다. 언제부터인가 우리들은 4차산업혁명을 외치기 시작했고 그곳의 중심에 빅데이터가 있습니다. 그 빅데이터를 활용해서 정치, 경제, 사회, 경영, 마케팅, 심리학, 화학, 의학 등 많은 분야에 이용하기 위해서는 빅데이터를 통학계이라는 필터를 거쳐야 합니다. 요즘 활황이 붙고 있는 인공지능, 딥러닝도 기본엔진은 통계학임을 모두 인정을 합니다. 인공지능을 배울때 통계는 정말 기본이죠. 이러다보니 데이터가 있는 모든 곳은 통계가 있다라고 선언을 해도 되죠. 그런데 이러한 데이터를 통계로 표시하는데 중요한 것은 계산이 아니라 '생각'이라고 합니다. 저자는 '통계는 삶의 숱한 문제를 해결하고 복잡한 현상을 이해하는 요긴한도구이다"(16p)라고 확신을 합니다. 이러한 수준에 오리기 위해 통계의 기초부터 인공지능 그리고 통계의 문제점까지 통계학의 개념과 이론 검토를 합니다. 저자는 정성규 서울대 통계학과교수입니다. 서울대 통계학과를 나오셨고 미국 노스캐롤라이나대에서 박사를 받고 7년간 미국 피츠버그대학교 통계학과 교수를 하신 실력파십니다. 2018년부터 서울대에 자리를 잡으셨습니다. 저서로는 ＜비모수통계학 with R＞이라는 전작이 있습니다. 통계학은 확률과 통계로 되어 있죠. 통계학을 알려면 확률과 통계를 알아야 합니다. 우선 확률은 인류의 역사만큼이나 오래된 '도박'과 함께 시작했다고 합니다. 주사위나 포커 등 도박을 할때 정말 확률을 생각할 수있는 선수는 아무생각없이 경험만 있는 사람과 판을 한다면 확률을 생각하는 사람을 이길수는 없겠죠. 이 확률은 '상식을 수학으로 표현한것'이라고 합니다 그럼 통계는 무엇일까요. 통계는 이어지도록 계산하는 거라고 합니다. 통계의 한자뜻이 그렇습니다. 그럼 서두에서도 이야기했지만 통계는 데이터가 있어야 가능합니다. 그래서 통계학은 데이터를 다루는 학문이라고 합니다. 문제는 데이터에 쓰레기가 많다는 거죠. 이 쓰레기를 정리하고 요약하는 것을 통계라고 합니다. 통계는 다양한 표본(데이터)을 사용하다보면 서로 다를 수있는 결과로 통계학자는 불확실성을 인정하고 조사결과를 해석하는 데 신중하라고 합니다. 그래서 통계학자는 데이터가 얼마나 달라지고 어떻게 변하는지 확인해야 합니다. 이를 위해 평균,중앙값, 표준편차 등을 공부시킵니다. 사실 통계학이라고 하면 참 구닥다리라고 생각했는데 최근 인공지능이 활성화되면서 통계학이 크게 눈길을 받고 있습니다. 통계를 모르는 데이터사이언티스는 없죠. 그래서 대부분 통계학 석사 박사를 한분들이 데이터과학자의 위치에 올라갑니다. 이들의 역할을 스팸이메일처리,유전자의 염기서열분석에도 사용이 됩니다. 그렇다고 모든 분야에 인공지능이 사용되는건 아닙니다. IBM의 왓슨온콜로지로 의료계의 암판정에 도입이 되었지만 암판정데이터를 많이 확보하지 못한 이유로 IBM은 올해 왓슨온로지의 의료분야철수를 결정했습니다. 데이터에 신호와 소음이 너무 섞여있어서 통계를 낼수가 없었다고 합니다. 이외에도 새벽배송, 코로나19 등에도 인공지능은 점점더 깊게 사용되고 당연히 통계의 중요성은 더욱 높아집니다. 마지막은 통게의 거짓말을 알려줍니다. 이것은 미디어나 다양한 기관에서 제공하는 데이터통계정보가 어떻게 사람들 눈을 속이고 머리를 속이는지알려줍니다. 가장 심한 부분이 그래프와 차트의 크기로 사람들을 혼동을 주는 거죠. 이는 미국과 한국 가리지 않고 고의와 실수를 혼용되어 독자를 혼란시키는 경우가 너무도 많습니다. 그리고 필연성의 법칙으로 미국 미스아메리카의 나이와 살인건수가 연관이 있다는 황당한 주장을 한 통계도 잇었습니다. 통계는 보물섬이지만 쓰레기도 함께 포함되어 있음을 명심해야 합니다. 저자가 소개하는 통계의 설명은 총 58개이고 이는 하나하나 확률통계의 이론과 개념설명으로 이루어져있습니다. 시간날때마다 소제목과 내용을 매치하면서 다시 한번 생각해 본다면 통계학을 제대로 배울때 더욱 도움이 되고 많이 발표되는 통계수치의 문제점과 이면의뜻도 이해가 가능할겁니다. ? 본 도서는 리뷰어스클럽으로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.
|
|
＜수학보다 데이터 문해력＞ 책제목이기도 하기만, 예전보다, 생활에 민감한 경제뉴스등에 GDP, CPI등 통계적 수치가 눈에 띄는 세상이 되었기에, 그리 이상해 보이지 않는다. 그만큼 우리의 생활은 수학자체보다는 통계적 수치에 민감하게 반응하게 된다. 증시, 경제수치, 인구수치 , 뉴스기사등 어디에서나 통계적 수치는 접하게 된다. 그런데 문득 이런 통계적 자료를 보면서, 어떤 사고로 바라봐야 그 의미를 잘 파악할까. 아니 좀 더 솔직히 말하자면 통계의 홍수에서, 통계의 장난이나 왜곡을 구별하고 통계자료가 말하는 의미를 알고 싶었다. 이 책은 통계를 어렵게 생각하는 사람에게도 천천히 통계(학)의 세계로 안내해주면서 좀더 심오한 통계에 대한 통찰의 창을 보여준다. 파트1에서는 통계학의 기초로 , 파트2에서는 통계적 사고의 예을 보여주고,파트3에서는 통계를 위해 어떤 수학적 도구가 사용되는지를 보여준다. 아마도 중고등학교 시절 공부했던 편차, 분산, 중심극한의 정리, 평균등이 사건에 어떻게 접목되어 사용되는지를 알수 있고, 상관관계, 인과관계, 독립사건,회귀등의 의미를 알수 있을것이다. 파트4에서는 통계가 현실에서 어떻게 적용되고 있는지을 보여주고, 파트5에서는 통계에 의한 왜곡의 예를 통해, 통계의 결과를 맹신하지 말고 잘 걸려내야 하는 필요성을 느낄수 있었다. 이 책은 서울대 통계학과 정성규 교수가 집필한 책인데, 보다 쉽게 통계에 대해 설명해 나가지만, 통계의 문외한에게는 다소 심오한 문구도 있어 그런 문구는 여러번의 재독이 필요했다. 그래도 이 책을 접하기 전과 후의 차이는, 뉴스기사에 난 통계자료에 대해, 먼나라 세상일이 아닌, 좀 더 흥미와 관심을 가지고 볼 일로 여기게 되었는것이다. 이런 통계자료속 데이타를 보고, 그의미를 분석하고 따져보고, 이해하는 능력.. 이것이 현재와 앞으로의 사회를 살아가는데 더 필요해지리라 생각이 든다. 이 글은 출판사로부터 책을 제공받아 주관적으로 느낀 점을 쓴 글입니다.
|
|
수학보다 데이터 문해력(정성규, EBSBOOKS)
대한민국 축구 국가대표팀이 2022 카타르월드컵 조별예선 3차전 경기에서 포르투갈을 꺾고 16강에 진출했다. 1,2차전에서 1무 1패를 기록해 16강 진출을 위해서는 그야 말로 기적이 필요했다. 포르투갈전 후반 추가시간 천금같은 역전골을 넣어 승점 3점을 챙겼고, 같은 시각 가나에 2-0 승리를 거둔 우루과이와 골득실까지 동률이었지만 다득점으로 앞서 두 번째 원정 16강 진출의 쾌거를 이루어냈다. 미국 닐슨 산하 데이터 업체의 분석인 그레이스노트가 트위터 계정에 공개한 나라별 16강 진출 가능성을 보면, H조 중 우루과이가 가장 높은 49%였고, 가나 41%, 우리나라 11% 순이었다.
이 11%는 어떻게 산출된 것일까? 현대를 과히 ‘데이터 시대’라고 말할 수 있다. 인터넷의 발달과 더불어 정보의 양은 폭발적으로 증가했다. 우리는 이제 무엇을 하기 전에 검색을 한다. 과거의 클래식 음악가들은 자신이 작곡한 음악을 평생에 몇 번 들어 볼 기회를 갖지 못했다고 한다. 음악의 일회성과 휘발성 때문이었다. 그때의 음악가들보다 우리는 더 많은 음악을 접할 기회를 갖는다. 많은 정보의 양 때문에 무엇을 고를지, 어떻게 취합하고, 선택해야 하는지 고민을 하게 됐다.
우리나라의 문맹률은 한글의 보급 덕분에 아주 낮은 수준이다. 7살 아이가 한글을 열심히 읽고 연습한다. 아빠가 가리키는 글자와 문장을 열심히 읽는다. 글자를 읽을 수는 있지만 어떤 뜻인지는 알지 못한다. 우리가 이제 말하는 문해력은 단순한 문자의 읽기가 아니라 문자들로 이루어진 글의 ‘의미적 읽기’에 관한 역량을 말하는 것이다. 이 문해력이 미래의 핵심 역량으로 떠오르고 있다.
ebs 당신의 문해력 미래 핵심역량인 문해력을 키울 수 있는 EBS의 다양한 문해력 콘텐츠를 한 곳에서!...
우리 주변의 모든 것은 거의 숫자(데이터)로 나타낼 수 있다. 키, 몸무게, 집의 평수, 차의 운행 거리, 도로명 주소, 학번 등등. [수학보다 데이터 문해력]은 통계학의 어려운 개념이나 수식을 공부하는 책이 아니고 통계적 사고법을 담고 있다. 통계학자는 ‘어떻게 달라질 수 있었을까’를 생각한다고 한다.
저자는 통계의 핵심이 계산이 아니라 생각이라고 주장하며, 데이터를 제대로 읽고, 해석하고, 사용하는 데이터 문해력이 핵심인 것이다. 직장에서, 학교에서, 뉴스에서, 시장에서 데이터가 넘쳐나는 지금 우리에게 너무나도 요긴한 지식이다. 그 중에서 데어터 속에 숨은 “쓸모 있는 정보”를 찾는 과정이 필요하다. 데이터 분석의 중요성이 부각되는 지점이다.
몰랐던 사실 하나. ＜백의의 천사 나이팅게일의 장미 그림을 아시나요?＞에서는 간호사로만 알고 있던 나이팅게일이 간호와 보건 분야 전문인 행정가이자 영국 왕립 통계학회의 첫 번째 여성 회원인 통계학자였다는 것이다. 나이팅게일은 치료소에서 죽은 군인들의 사망 원인을 기록해 표와 그래프로 만들었고, 이것을 근거로 환기를 개선하고 하수도를 청소하는 등 치료소 환경을 개선할 수 있었다고 한다.
＜여론 조사는 왜 틀릴까?＞ 챕터에서는 모집단, 모수, 신뢰구간, 표본오차, 편향에 대해 설명한다. 모든 것을 완벽하게 계획하고 실행한 여론조사조차 실제 대통령 지지율은 정확히 알 수 없다. 이는 표존 선정의 편향으로 인한 불확실성이 존재하기 때문이다.
20대 대선 투표가 종료한 직후 이른바 '여론조사 깜깜이 기간(선거일 6일 전부터) 실시된 여론조사기관의 예측조사에서 국민의힘 윤석열 후보가 더불어민주당 이재명 후보를 오차 범위 밖으로 앞섰다는 결과가 나왔지만 10일 자정을 지나 개표가 95%를 넘겨 진행된 상황에서 두 후보는 0.8%포인트 안팎으로 유례 없는 '초박빙' 접전을 벌이고 있다. 반면에 방송 3사 출구조사는 양자 간 0.6% 격차를 집계, 비교적 정확히 예측한 것으로 나타났다.
＜우연을 설명하는 필연＞ 정규분포는 기준이 괴는 어떤 값을 중심으로 자연스럽게 퍼진 분포를 나타낸다. 중심극한정리 ? 어떤 분포의 변동이라도 아주 많이 더해지면 정규분포를 따른다는 사실은 경험적으로 확인된 사실이자 수학적으로 증명된 필연적인 사실이다.
보통 모의고사 성적표를 받으면 뒷면에 다음과 같은 성적표 표시 용어 해설을 볼 수 있다.
로또 1등에 당첨될 확률 로또는 1~45까지의 숫자 중 6개 모두를 맞춰야 1등이 됩니다. 5등에 당첨되려고 해도 최소 3개의 번호가 일치해야 합니다. 표는 로또에 당첨될 확률입니다.
회귀 분석은 어떤 변수로 다른 변수를 예측하는 수식을 데이터로부터 추정하는 방법이다. 가장 간단한 예로 부모의 키로 자식의 키를 예측하는 방법이 있다. 데이터를 다룰 때 조심해야 하는 오류. 첫 번째 오류는 회귀분석의 상관관계로부터 인과 관계를 끌어내는 오류이다. 두 번째 오류는 사후확신편향이다.
예측의 원칙1: 예측이 기반이 되는 데어터가 있어야 한다. 예측의 원칙2: 다른 사례로부터 배울 수 있어야 한다. 예측의 원칙3: 신호와 소음을 분리할 수 있어야 한다.
＜코로나19 대유행의 정점은 언제일까?＞ 역학의 절반은 통계학이다. 감염병 치료법을 연구하기 위해 통계학이 쓰이고, 감염병 확산을 기술할 때에도 통계가 쓰인다. 팬데믹 예측은 감염병 확산을 얼마나 잘 파악하느냐의 문제이다. 또한 백신의 효과에 대한 예측은 거의 맞아 떨어졌다. 마크 립시치 “불확실성 앞에서 스스로 변화할 수 있는 겸손한 과학이 좋은 과학이다.”라고 말했다.
월드컵 경기 중계를 보고 있으면 코로나가 종식된 것 같다. 우리나라처럼 마스크를 쓰고 있지 않는 것이다. 현재 모든 실내에서 마스크 착용을 단속하는 국가는 경제협력개발기구(OECD) 회원국 중 한국이 유일한 상황이다. 이달 23일 실내 마스크 착용에 대한 의무 조정 기준이 발표된다.
[수학보다 데이터 문해력]은 통계의 어려운 개념을 익히는 책이 아니라 데이터를 제대로 읽고, 해석하고, 사용하는 데이터 문해력의 중요성을 강조하는 책이다. 더불어 세상의 다양한 불확실성을 이해하고 포용하라고 말하고 있다.
리뷰어스 클럽의 소개로 출판사로부터 책을 제공받아 주관적으로 작성한 글입니다. |
|
현대 시대가 만들어 내는 데이터는 기하급수적으로 늘고 있다. 그 데이터를 그저 많이 쌓여있는 돌멩이처럼 여기는 사람들이 있고 거기서 값진 보석을 찾아내는 사람들이 있다. 이런 시대에는 데이터를 옳게 해석하는 능력이 그 어느 때보다도 요구된다. 통계학 전성시대가 온 것이다.
이제 모든 이들은 밥 한 끼 주문하기 전에 해당 식당의 평점 또는 별점을 확인하는 것이 당연하다. 그 외에도 사진, 리뷰글, 동영상 등 수많은 사람들이 남긴 데이터의 흔적을 쫓아다닌다. 최종 결론은 어떻게 내릴까? 복잡한 수식을 구체적으로 쓰지 않았을 뿐 각자의 머릿속 통계적 추론을 따른다. 데이터를 종합해 봤을 때 이곳은 맛집인지 맛집이 아닌지를 마음속 신뢰구간에 따라 결정짓는다. 하루에도 몇 번씩 우리는 통계적 추론을 하고 의사결정을 하고 있다. 그리고 통계적 추론을 하기에 좋은 시대에 살고 있다. 데이터가 넘쳐나는 세상이다.
꼭 복잡한 수식을 써야 데이터를 잘 다루는 것이 아니다. 그것을 해석하는 능력, 데이터 문해력이 중요하다. 신간 '수학보다 데이터 문해력'은 서울대 통계학과 교수 정성규 저자의 책이다. 우리는 보통, 직접 통계 계산을 수행하고 그 결과를 내는 사람들이 아니다. 통계의 핵심인 결과 해석만 옳게 하면 된다. 책은 그것을 위한 유용한 58가지 도구를 담았다. 그리고 그 도구가 왜 생겼는지부터 직접 사용한 예시는 무엇인지 친절히 알려준다.
과거에는 산수만 잘해도 평범한 일상을 사는데 아무 지장이 없었다. 그 이상을 아는 것은 가끔 도움이 될 뿐이었다. 하지만 현대 시대에는 통계학을 통한 데이터 문해력을 갖춘 것이 자주 도움이 될 것이다.
출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성하였습니다. |
|
통계는 데이터를 다루는 과학이다. 즉, 데이터 밭에서 유용한 정보를 뽑아내는 것이다. 저자는 서울대학교 통계학 교수로 21년도에 우수 강의상을 받은 교수 답게 통계학에 대한 흥미를 불러일으키는 일화들을 소개한다. 책의 겉표지에 "서울대 지식교양 인기강연", "서울대 2019, 2021 우수강의상&연구상 수상"이라는 문구가 있다.
예를 들면 로또 복권의 기대값은 거의 800만분의 1이라고 한다. 나에게도 800만분의 1의 행운이 오는 날이 있었으면 좋겠는데, 확실히 매우 희박한 확률이기는 하다. 그리고 주식시장은 쉴새없이 새로운 정보가 쏟아지고, 이에 의해서 투자자의 결정도 바뀌기 때문에 예전의 데이터가 결정적인 단서가 되지 못해서 대부분의 사람이 주식투자에 실패하는 것이라고 한다. 과학적으로 주식투자가 어려운 이유가 있다니!
단지 수학 공부를 한지 오래되었다 보니 중간중간 어려운 부분도 있었다. 조건부 확률은 확률 공부 할때에도 어려워했었는데.. 다시봐도 역시 잘 모르겠다. 귀무가설(?)이라는 생소한 용어가 나오기도 하고 말이다.
그렇지만 끈기를 가지고 읽다 보면, 얼마전에 읽었던 책과 연관되는 내용이 나온다. 통계학에서는 표본을 가지고 확률을 계산하기 때문에 표본이 어떻게 선정 되느냐에 따라 값이 달라질 수 있다는 이야기이다. 얼마 전에 읽었던 ＜슈퍼 팩트＞가 떠오르는 대목이다. 과학 관련 도서를 많이 읽으면 확실히 좀 더 연결되는 내용이 나와서 도움이 되는 것 같다. ＜슈퍼 팩트＞는 표본 선정 방법에 따라 데이터가 다르게 추출되는 사례를 들어 통계의 오류에 빠지지 않도록 경각심을 준다면, 이 책 ＜수학보다 데이터 문해력＞은 통계학 교수님의 책 답게 좀더 통계학을 소개하는 느낌이다.
확실한 것이 없지만 그 불확실성을 이해하고 포용하는 것이 통계학이라고 한다. 뭔가 기존에 수학에 대해 가지고 있던 고정관념(명쾌하고 답이 나오는 학문)이 깨어지는 느낌이 들었다. 그나마 수학의 장점(?)은 답이 명쾌하게 떨어지는 것이라고 생각 했었는데 말이다. 그래서 통계학이 아직 생소한 것 같다. 확률과 통계 과목도 어려웠었고 말이다.
그래도 저자가 두세페이지 정도의 58가지의 짧은 글들로 책을 구성해 두어서, 쉬어 가면서 읽을 수 있다. 예쁜 표지와 곳곳의 일러스트도 통계학에 대해서 흥미를 갖게 해준다.
#통계학 #수학보다데이터문해력 *이 책은 출판사에서 책을 받아 주관적으로 작성한 글입니다. |
