이 책의 개요
이 책의 난도
코드 소개
등장인물
Intro. 시작하며

Model 1. 거짓 응답 속 진실, 알아낼 수 있을까?

―1.1 의미없는 설문지
―1.2 응답의 무작위화
―1.3 집합을 생각하다
―1.4 흡연율 추정
―1.5 확률변수
―1.6 기댓값과 분산
―1.7 이해가 안 될 때는

Model 2. 거울아 거울아, 내가 연애를 할 수 있을지 알려줘!

―2.1 연애결혼 비율
―2.2 베르누이 분포
―2.3 확률 p의 해석
―2.4 조합은 몇 가지?
―2.5 독립 확률변수의 덧셈
―2.6 나무 그래프로 생각해보기
―2.7 n명일 때와 콤비네이션
―2.8 2항 분포의 확률함수

Model 3. 취업 성공 확률을 높이려면 '이것'을 많이 하면 된다?!

―3.1 취업 활동
―3.2 2항 분포의 기댓값
―3.3 확률변수 합의 기댓값
―3.4 시사점
―3.5 모델 확장
―3.6 베타 분포란?
―3.7 베타 2항 분포

Model 4. 발등에 불이 떨어져야 일하는 나, 비정상인가요?

―4.1 다음 과제
―4.2 뒤로 미루기의 원리
―4.3 졸업논문의 가치
―4.4 게으름 뒤의 괴로움
―4.5 시간 할인
―4.6 준 쌍곡선 할인
―4.7 뒤로 미루기 방지
―4.8 과제 분해와 맹세

Model 5. 두껍아 두껍아 확률 계산할게, 내 집 다오.

―5.1 방 구하기의 어려움
―5.2 구골 게임
―5.3 문제의 구조
―5.4 관찰에서 얻은 정보를 살리려면
―5.5 성공 확률은?
―5.6 컴퓨터를 이용한 예상
―5.7 전체의 36.7%를 패스하는 이유
―5.8 궁극의 선택

Model 6. 최대 다수, 최대 행복의 아르바이트생 배치 방법은?

―6.1 어떻게 배치해야 좋을까?
―6.2 선호란 무엇인가?
―6.3 DA 알고리즘
―6.4 매칭의 안정성
―6.5 DA 알고리즘의 안정성
―6.6 어느 쪽에 최적인가?
―6.7 파레토 효율
―6.8 재능

Model 7. 매출 상승의 진짜 이유를 알려면 무작위화 비교실험이 필요해!

―7.1 회의
―7.2 무작위화 비교실험
―7.3 무작위화가 필요한 이유
―7.4 조건부 기댓값
―7.5 잠재적 결과
―7.6 불편 추정량
―7.7 이 차이는 통계적으로 의미가 있는가?
―7.8 통계 검정과 피셔의 홍차

Model 8. 우연이 아닌 필연, 차이는 달라진 변수에서 나온다!

―8.1 검정 논리
―8.2 기각역은 대립가설에 따라 변함
―8.3 매출 데이터 분석
―8.4 정규분포의 성질
―8.5 표본 크기의 설계
―8.6 이론의 필요성

Model 9. 당신이 읽고 있는 그 상품평, 믿을 수 있습니까?

―9.1 사용자 평가
―9.2 배심정리
―9.3 체비쇼프의 부등식
―9.4 큰 수의 약한 법칙
―9.5 배심정리의 증명
―9.6 개인의 확률이 다를 때

Model 10. 0원 좋아, 공짜 좋아.

―10.1 이득은 어느 쪽?
―10.2 제로 가격의 신기함
―10.3 초콜릿 실험
―10.4 효용 함수와 도함수
―10.5 가치 함수
―10.6 이득 느낌의 차이
―10.7 부등식의 성립 조건
―10.8 제로 가격 효과의 일반화

Model 11. 눈치싸움, 감정이 아닌 분석으로 승리하자.

―11.1 가격 경쟁
―11.2 게임 이론과 지배 전략
―11.3 제2가격 봉인입찰
―11.4 메커니즘 디자인
―11.5 데이트 장소는?
―11.6 나시 균형: 일반적인 정의

Model 12. 부자가 되는 방법, 내 손안에 있소이다.

―12.1 첫 보너스
―12.2 도박으로 부자가 되는 방법
―12.3 2배 걸기법의 함정
―12.4 소득분포의 형태
―12.5 확률분포를 이용한 근사
―12.6 누적효과
―12.7 로그 정규분포의 생성

Outro. 모델로 바라본 세상
저자 후기