Chapter 1 자료와 통계학

　- 1.1 경영학과 경제학 분야에의 응용
　- 1.2 자료
　- 1.3 자료의 출처
　- 1.4 기술통계학
　- 1.5 통계적 추론
　- 1.6 엑셀을 이용한 통계분석
　- 1.7 데이터 마이닝
　- 1.8 통계분석을 위한 윤리적 가이드라인

　Chapter 2 기술통계학 : 표와 그래프 표현

　- 2.1 범주형 자료 요약
　- 2.2 정량적 자료 요약
　- 2.3 표를 이용한 두 변수 요약하기
　- 2.4 그래프를 이용하여 두 변수 요약하기
　- 2.5 자료시각화 : 효과적인 그래프 표현에서 최선의 방법

　Chapter 3 기술통계량 : 정량적 측정

　- 3.1 위치의 척도
　- 3.2 변동성의 척도
　- 3.3 분포의 모양, 상대적 위치, 이상값을 측정하는 척도
　- 3.4 5개 숫자요약과 박스플롯
　- 3.5 두 변수 간의 관계의 척도
　- 3.6 자료 계기판 : 효과를 높이기 위해 수치적 척도 추가하기

　Chapter 4 확률 입문

　- 4.1 확률실험, 계산법칙과 확률 부여하기
　- 4.2 사건과 확률
　- 4.3 확률의 기본 관계
　- 4.4 조건부 확률
　- 4.5 베이즈 정리

　Chapter 5 이산확률분포

　- 5.1 확률변수
　- 5.2 이산확률분포
　- 5.3 기대값과 분산　
　- 5.4 이향확률분포
　- 5.5 포아송 확률분포
　- 5.6 초기하확률분포

　Chapter 6 연속확률분포

　- 6.1 균일확률분포
　- 6.2 정규확률분포
　- 6.3 지수확률분포

　Chapter 7 표본과 표본분표

　- 7.1 전자협회의 표본추출 문제
　- 7.2 표본추출하기
　- 7.3 점추정(Point Estimation)
　- 7.4 표본분포의 소개
　- 7.5 의 표본분포
　- 7.6 의 표본분포
　- 7.7 기타 표본추출 방법

　Chapter 8 구간추정

　- 8.1 모집단 평균 : 가 알려져 있는 경우
　- 8.2 모집단 평균 : 가 알려져 있지 않은 경우
　- 8.3 표본크기의 결정
　- 8.4 모집단 비율

　Chapter 9 가설검정

　- 9.1 귀무가설과 대립가설 설정
　- 9.2 제1종 오류와 제2종 오류
　- 9.3 모집단 평균 : 를 알고 있을 때
　- 9.4 모집단 평균 : 를 모를 때
　- 9.5 모비율

　Chapter 10 평균 비교, 실험설계와 분산분석

　- 10.1 두 모집단 평균 차이에 대한 추정 : 과 를 알고 있을 때
　- 10.2 두 모집단 평균 차이에 대한 추정 : 과 를 모를 때
　- 10.3 두 모집단 평균 차이에 대한 추정 : 대응표본
　- 10.4 실험설계 소개와 분산분석
　- 10.5 분산분석과 완전무작위설계

　Chapter 11 비율을 포함한 비교와 독립성 검정

　- 11.1 두 모집단의 비율 차이에 대한 추론
　- 11.2 다향모집단 비율의 동일성에 대한 가설검정
　- 11.3 독립성 검정

　Chapter 12 단순선형회귀

　- 12.1 단순선형회귀 모형
　- 12.2 최소제곱법
　- 12.3 결정계수
　- 12.4 모형의 가정
　- 12.5 유의성 검정
　- 12.6 추정회귀식을 이용한 추정과 예측
　- 12.7 엑셀의 회귀분석 도구
　- 12.8 잔차분석 : 모형가정의 타당화
　- 12.9 이상값과 영향력 있는 관측값

　Chapter 13 다중회귀분석

　- 13.1 다중회귀모형
　- 13.2 최소제곱법
　- 13.3 다중결정계수
　- 13.4 모형의 가정
　- 13.5 유의성 검정
　- 13.6 추정회귀식을 이용한 추정과 예측
　- 13.7 잔차분석
　- 13.8 범주형 독립변수

　Chapter 14 통계적 품질관리