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책소개
목차
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저자 소개 v
저자 서문 vi 학습능력을 향상시키기 위한 각 장의 구성 ix 학습자 교육 방법 x 학습능력을 강화시켜 주는 문장들 xi 학습자 학습법 xii CONNEC의 추가 기능 xiii 학생들에게 제공되는 자료 xiv 강사에게 제공되는 자료 xv 6판에서 개선된 부분 xvi 역자 소개 xviii 역자 서문 xix CHAPTER 01 통계학 둘러보기 1.1 통계학이란? 1.2 왜 통계학을 공부하는가? 1.3 비즈니스와 통계학 1.4 통계학적 도전 1.5 비판적 사고 CHAPTER 02 데이터 모으기 2.1 변수와 데이터 2.2 측정 수준 2.3 표본추출의 개념 2.4 표본추출의 방법 2.5 데이터 출처 2.6 서베이 CHAPTER 03 데이터 시각적으로 묘사하기 3.1 줄기-잎 그림 및 점그림 3.2 빈도분포 및 히스토그램 3.3 효과적인 엑셀 차트 3.4 선도표 3.5 막대도표 3.6 파이도표 3.7 산포도 3.8 표 3.9 현혹적 그래프 CHAPTER 04 기술통계량 4.1 숫자적 기술 4.2 중심 측정 4.3 변동성 측정 4.4 표준화 데이터 4.5 백분위수, 사분위수, 상자그림 4.6 공분산 및 상관계수 4.7 그룹 데이터 4.8 왜도 및 첨도 CHAPTER 05 확률 5.1 확률실험 5.2 확률 5.3 확률의 규칙 5.4 독립적 사건 5.5 분할표 5.6 트리 도표 5.7 베이즈 정리 5.8 셈법 CHAPTER 06 이산확률분포 6.1 이산확률분포 6.2 기댓값과 분산 6.3 이산균등분포 6.4 이항분포 6.5 포아송분포 6.6 초기하분포 CHAPTER 07 연속확률분포 7.1 연속확률분포 7.2 연속균등분포 7.3 정규분포 7.4 표준정규분포 7.5 정규분포 근사 7.6 지수분포 CHAPTER 08 표본분포와 추정 8.1 표본추출과 추정 8.2 중심극한정리 8.3 표본크기와 표준오차 8.4 σ를 알 때 모평균(μ)에 대한 신뢰구간 8.5 σ를 모르는 경우 모평균(μ)에 대한 신뢰구간 8.6 모비율(π)에 대한 신뢰구간 8.7 유한모집단에서 추정 8.8 모평균 추정을 위한 표본크기 정하기 8.9 모비율 추정에 있어서 표본크기 CHAPTER 09 단일표본 가설검정 9.1 가설검정의 원리 9.2 제1종 오류와 제2종 오류 9.3 의사결정 규칙과 임계치 9.4 평균에 대한 가설검정: 모분산을 아는 경우 9.5 평균에 대한 가설검정: 모분산을 모르는 경우 9.6 모비율에 대한 검정 CHAPTER 10 두 표본 가설검정 10.1 두 표본인 경우 가설검정 10.2 두 평균 비교: 상호 독립인 표본들 10.3 두 평균 차이(μ1 ? μ2)에 대한 신뢰구간 10.4 두 평균 비교: 짝 표본의 경우 10.5 두 비율 비교 10.6 비율 차이(π1 ? π2)에 대한 신뢰구간 10.7 두 분산 비교 CHAPTER 11 분산분석 11.1 분산분석의 기본 개념 11.2 일원분산분석 11.3 다중비교검정 11.4 분산동일성에 대한 검정 11.5 무반복이원분산분석(랜덤화블록모형) 11.6 반복이원분산분석(완전인자모형) CHAPTER 12 단순회귀모형 12.1 데이터 시각화와 상관관계 분석 12.2 단순회귀분석 12.3 회귀모형 12.4 보통최소제곱법 12.5 유의성 검정 12.6 분산분석: 전체적인 적합도 12.7 Y에 대한 신뢰구간 및 예측구간 12.8 잔차검정 12.9 비정상 관측치 CHAPTER 13 다중회귀모형 13.1 다중회귀모형 13.2 전체적인 적합도 평가 13.3 예측변수의 유의성 13.4 Y에 대한 신뢰구간 13.5 범주형 예측변수 13.6 비선형과 상호작용 효과에 대한 검정 13.7 다중공선성 13.8 회귀모형 진단 13.9 회귀모형의 기타 이슈 CHAPTER 14 카이제곱 검정 14.1 독립 여부에 대한 카이제곱 검정 14.2 적합도에 대한 카이제곱 검정 14.3 균등분포 적합도 검정 14.4 포아송분포 적합도 검정 14.5 정규분포 카이제곱 적합도 검정 Appendix A 이항분포표 B 포아송분포표 C-1 표준정규분포표 C-2 누적 표준정규분포 D 스튜던트 t 분포 임계치 E 카이제곱 분포 임계치 F F0.10~0.01의 임계치 G 연습문제 해답 H 시험 대비 문제 해답 J 엑셀 통계 함수 Index |
저자 소개 6
David P.Doane은 미국통계학회가 인정하는 공인전문통계학자이다. 미국 오클랜드 대학 비즈니스 스쿨 명예교수이다. 캔자스 대학에서 수학 및 경제학을 전공했으며 퍼듀 대학 경영대학원에서 박사학위를 받았다. 그의 연구 및 강의 분야는 응용통계학, 예측, 통계에 기반을 둔 교육학 등이다. 그는 통계학 강의용 소프트웨어 및 컴퓨터 강의 개발을 위한 미국과학재단의 연구기금을 지원받은 세 명 중의 한 명이다. 오랫동안 미국통계학회 및 INFORMS 회원으로 활동해 왔으며, 2002년에는 ASA 디트로이트 분회장을 맡았다. 정부, 보건기구, 기업 등에 대해 컨설팅을 수행한 경험을 지니고
David P.Doane은 미국통계학회가 인정하는 공인전문통계학자이다. 미국 오클랜드 대학 비즈니스 스쿨 명예교수이다. 캔자스 대학에서 수학 및 경제학을 전공했으며 퍼듀 대학 경영대학원에서 박사학위를 받았다. 그의 연구 및 강의 분야는 응용통계학, 예측, 통계에 기반을 둔 교육학 등이다. 그는 통계학 강의용 소프트웨어 및 컴퓨터 강의 개발을 위한 미국과학재단의 연구기금을 지원받은 세 명 중의 한 명이다. 오랫동안 미국통계학회 및 INFORMS 회원으로 활동해 왔으며, 2002년에는 ASA 디트로이트 분회장을 맡았다. 정부, 보건기구, 기업 등에 대해 컨설팅을 수행한 경험을 지니고 있다. 또한 그는 많은 학술저널에 논문을 실었다. 그는 현재 샌디에고와 오렌지 카운티/롱비치에 있는 ASA 분회에 속해있다.
미국 콜로라도 대학(UniversityofColorado-Boulder)의 Leeds 비즈니스 스쿨(시스템학과) 강의전담교수이다. 버지니아텍(VirginiaTech)에서 산업공학 학사와 석사를 받았고, 1998년 버지니아텍에서 박사학위를 받고 현재의 Leeds 교수진으로 합류했다. 그녀는 Leeds 비즈니스 스쿨의 석사와 MBA 프로그램에서 통계학 필수 과목을 강의하고 있을 뿐 아니라 책임자로 일하고 있다.
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(현) 건국대학교 상경대학 국제무역학과 교수
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품목정보
- 발행일
- 2018년 01월 05일
- 쪽수, 무게, 크기
- 660쪽 | 215*260*35mm
- ISBN13
- 9791132101741
