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이렇게 쉬운 통계학
누구나 쉽게 업무에 활용하는 기초 통계
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목차
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프롤로그_ 쓰레기 데이터로는 쓰레기 분석밖에 나오지 않는다!01_겨우 900가구의 데이터만 있으면 OK?02_그 데이터, 믿을 수 있을까?03_통계학, 어디에 쓰는 물건인고?04_유용함을 알기 위한 3가지 통계 퀴즈1장_ 급할수록 서두르자, 통계학 훑기01_‘통계학 지도’를 머릿속에 넣어두기02_원시 데이터를 1개의 대푯값으로: 기술 통계학 ①03_데이터의 흩어짐 정도: 기술 통계학 ②04_표본으로 생각하기: 추측 통계학 ①05_셜록 홈즈처럼 추리하기: 추측 통계학 ②06_가설 세워 검증하기: 추측 통계학 ③07_통계분석, 다변량분석이란?08_기존 통계학 vs. 베이즈 통계학 2장_ 데이터와 그래프 처리에서 큰 실수 피하기01_연속량 데이터와 비연속량 데이터?02_척도로 데이터 분류03_명목척도는 ‘서울=1’처럼 임의로 값을 매긴 데이터 04_서열척도는 ‘순위’ 데이터 05_등간척도와 비율척도?■ 통계학 세미나 - 퍼센트와 포인트의 구분 06_원그래프를 사용할 때 주의점 ■ 통계학 세미나 - 나이팅게일의 ‘닭 볏’ 3장_ 평균과 분산 이해하기01_평균은 대푯값의 대표? 02_특잇값에 강한 ‘중앙값’ 03_가장 많은 데이터가 ‘최빈값’ ■ 통계학 세미나 - 암호 해독에 이용해온 ‘최빈값’ 04_평균, 중앙값, 최빈값의 위치 관계는?05_산포도를 나타내는 ‘사분위수·상자수염그림’ 06_평균에서 ‘분산’으로 07_‘분산’으로 산포도 계산하기 08_‘분산’에서 ‘표준편차’로 09_표준편차 계산하기■ 통계학 세미나 - 일기예보의 ‘평년 기온’이란 평균? 중앙값?4장_ 정규분포 체감하기01_데이터로 도수분포표 만들기 02_히스토그램에서 쌍봉형을 발견했다면? 03_히스토그램에서 분포곡선으로 04_정규분포 움직이기 ①: 평균 변경 05_정규분포 움직이기 ②: 표준편차 변경 06_정규분포로 확률 보기07_‘관리도’를 이용한 품질관리 ■ 통계학 세미나 - 엑셀로 정규분포 만들기08_2개의 서로 다른 정규분포를 1개로? 09_여러 곳에서 사용할 수 있는 표준정규분포10_서로 다른 두 집단 비교■ 통계학 세미나 - 앙리 푸앵카레와 동네 빵집의 인정사정없는 다툼 5장_ 표본을 이용하여 모집단의 특징 추정하기01_무엇을 ‘추정’할까? 02_통계학 용어 정리03_‘점추정’은 맞을 수도 있다?04_‘평균값의 평균’ 분포와 중심극한정리 05_구간으로 나타내는 ‘구간추정’ 06_표본 수가 많아지면 어떻게 달라질까? 07_99% 신뢰도일 때의 구간추정 08_t 분포, χ2 분포09_시청률 등은 어떻게 추정할까? 10_설문조사 응답 수는 얼마가 적당할까? ■ 통계학 세미나 - 스튜던트 t 분포6장_ 가설을 세우고 올바른 가설인지 확률로 판단하기01_가설검정은 홍차부인으로부터 시작되었다? 02_가설검정이란?03_단측검정? 양측검정? 04_가설검정 순서05_검정에서 조심해야 할 두 가지 실수에필로그_ ‘사람의 직감’은 의외로 믿을 수 없다?01_상품은 어디에 있을까? 확률은 1/2?02_난치병의 양성 반응을 어떻게 판단해야 할까?■ 통계학 세미나 - 요코즈나가 '평균 이하' 체중?
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저자 소개 2
本丸 諒
일본수학협회 회장으로, 요코하마 시립대학교 졸업 후 출판사에 근무하며 과학 분야를 중심으로 여러 권의 베스트셀러를 기획하고 편집했다. 통계학 관련 분야가 전문으로, 입문서는 물론 다변량분석, 통계분석 등의 일반적인 주제를 비롯해 엑셀을 이용한 통계, 회귀분석, 베이즈 통계학, 통계학 용어사전 등을 아우르는 30여 권 이상의 책 출간 작업에 참여했다. 데이터 전문 월간지의 편집장을 역임했다. 독립 후 편집 공방 ‘시라쿠사’를 설립했다. 과학 도서를 주력으로 하는 프리랜서 편집자로서의 편집력과 더불어 ‘이과계 주제를 문과계 언어로 초월 번역하는’ 과학 전문 라이터로서의 글쓰기 기술로
일본수학협회 회장으로, 요코하마 시립대학교 졸업 후 출판사에 근무하며 과학 분야를 중심으로 여러 권의 베스트셀러를 기획하고 편집했다. 통계학 관련 분야가 전문으로, 입문서는 물론 다변량분석, 통계분석 등의 일반적인 주제를 비롯해 엑셀을 이용한 통계, 회귀분석, 베이즈 통계학, 통계학 용어사전 등을 아우르는 30여 권 이상의 책 출간 작업에 참여했다. 데이터 전문 월간지의 편집장을 역임했다. 독립 후 편집 공방 ‘시라쿠사’를 설립했다. 과학 도서를 주력으로 하는 프리랜서 편집자로서의 편집력과 더불어 ‘이과계 주제를 문과계 언어로 초월 번역하는’ 과학 전문 라이터로서의 글쓰기 기술로 정평이 나 있다. 일본수학협회 회원이다. 저서로는 『意味がわかる微分 ?積分(의미를 이 해하면서 배우는 미적분)』, 『マンガでわかる幾何(만화로 배우는 기하학)』 등이 있다.
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연세대학교 심리학과를 졸업하고 웹 개발 프리랜서를 거쳐 IT 전문 출판사에서 기획과 편집 업무를 담당했다. 번역서로 『빅데이터 시대, 올바른 인사이트를 위한 통계 101×데이터 분석』, 『프로그래머, 수학으로 생각하라』, 『처음 만나는 머신러닝과 딥러닝』, 『HTML5 & API 입문』, 『데이터 해석 입문』, 『건강한 프로그래머』 (이상 프리렉), 『이렇게 쉬운 통계학』 (한빛미디어) 등이 있다.
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생각한 대로 말할 수 없어 답답했던 개발자를 위한 생각의 정리, 문서 작성법 이동생각한 대로 말할 수 없어 답답했던 개발자를 위한 생각의 정리, 문서 작성법14,000원
품목정보
- 발행일
- 2019년 03월 15일
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- 파일/용량
- PDF(DRM) | 5.47MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 277쪽 ?
- ISBN13
- 9791162249154
- KC인증
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출판사 리뷰
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재미있는 그림과 도식, 그래프로 쉽게 익히는 기초 교양 통계이야기통계학은 우리가 일반적으로 짐작하는 범위를 뛰어넘어 훨씬 다양한 역할을 담당합니다. 과학 분야뿐 아니라 일상생활에서 미처 의식하지 못한 채 통계를 빈번하게 이용하기도 합니다. 직관적 판단이나 순간적인 결정처럼, 개개인의 과거의 경험을 통해 확률적으로 가장 가능성이 높은 것을 선택하는 것 역시 그러한 예라 할 수 있겠지요. 따라서 통계학을 이해하고 활용하는 능력을 기른다면 다양한 상황에서 더 정확한 판단과 예측을 할 수 있습니다.하지만 대다수 사람들은 (특별히 관심을 가지고 따로 공부하지 않는 한) 간단한 기초 통계 용어나 개요에도 익숙지 않다 보니 ‘통계는 무조건 어렵다’고 느끼는 경우가 대부분입니다. 특히 복잡한 이론적 배경을 토대로 한 수학적인 통계학 계산은 마치 외계어처럼 느껴질 지경입니다. 이렇게 어려운 파트는 사실 우리가 깊이 고민할 필요가 없습니다. 통계학을 잘 아는 전문가나 과학자들에게 맡기고, 우리는 다만 그 경험과 결과를 실제 우리 생활이나 업무에 활용하는 법을 익히면 됩니다. 그 과정에서 통계학이 결코 어렵기만 한 것이 아니며, 다방면에 걸쳐 매우 큰 도움을 줄 수 있다는 것을 전달하는 것이 이 책의 목적입니다.이 책의 저자는 통계에 익숙하지 않은 사람들도 쉽게 개념을 이해하고 응용할 수 있도록 풍부한 이미지, 도표, 그래프는 물론 귀여운 고양이 캐릭터까지 총동원해 재미있고 쉽게 읽을 수 있도록 책을 꾸몄습니다. 당장 업무나 비즈니스에 통계 지식이 필요하지만 이론은 잘 모르는 사회 초년생이나, 또는 주식이나 부동산 투자 등 개인적인 필요로 통계 기초를 학습하기를 원하는 일반인에게 특히 이 책이 큰 도움이 될 것입니다.
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