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책소개

『누구나 파이썬 통계분석』은 머신러닝, 딥러닝을 위한 기초 데이터분석을 하고 싶어하는 입문자를 위한 책이다.

목차

1장 데이터
1.1 데이터의 크기
1.2 변수의 종류
1.2.1 질적 변수와 양적 변수
1.2.2 척도 수준
1.2.3 이산형 변수와 연속형 변수

2장 1차원 데이터 정리
2.1 데이터 중심의 지표
2.1.1 평균값
2.1.2 중앙값
2.1.3 최빈값
2.2 데이터의 산포도 지표
2.2.1 분산과 표준편차
2.2.2 범위와 사분위 범위
2.2.3 데이터의 지표 정리
2.3 데이터의 정규화
2.3.1 표준화
2.3.2 편찻값
2.4 1차원 데이터의 시각화
2.4.1 도수분포표
2.4.2 히스토그램
2.4.3 상자그림

3장 2차원 데이터 정리
3.1 두 데이터 사이의 관계를 나타내는 지표
3.1.1 공분산
3.1.2 상관계수
3.2 2차원 데이터의 시각화
3.2.1 산점도
3.2.2 회귀직선
3.2.3 히트맵
3.3 앤스컴의 예

4장 추측통계의 기본
4.1 모집단과 표본
4.1.1 표본추출 방법
4.2 확률 모형
4.2.1 확률의 기본
4.2.2 확률분포
4.3 추측통계의 확률
4.4 이제부터 배울 내용

5장 이산형 확률변수
5.1 1차원 이산형 확률변수
5.1.1 1차원 이산형 확률변수의 정의
5.1.2 1차원 이산형 확률변수의 지표
5.2 2차원 이산형 확률변수
5.2.1 2차원 이산형 확률변수의 정의
5.2.2 2차원 이산형 확률변수의 지표

6장 대표적인 이산형 확률분포
6.1 베르누이 분포
6.2 이항분포
6.3 기하분포
6.4 포아송 분포

7장 연속형 확률변수
7.1 1차원 연속형 확률변수
7.1.1 1차원 연속형 확률변수의 정의
7.1.2 1차원 연속형 확률변수의 지표
7.2 2차원 연속형 확률변수
7.2.1 2차원 연속형 확률변수의 정의
7.2.2 2차원 연속형 확률변수의 지표

8장 대표적인 연속형 확률분포
8.1 정규분포
8.2 지수분포
8.3 카이제곱분포
8.4 t 분포
8.5 F 분포

9장 독립동일분포
9.1 독립성
9.1.1 독립성의 정의
9.1.2 독립성과 무상관성
9.2 합의 분포
9.2.1 정규분포의 합의 분포
9.2.2 포아송 분포의 합의 분포
9.2.3 베르누이 분포의 합의 분포
9.3 표본평균의 분포
9.3.1 정규분포의 표본평균 분포
9.3.2 포아송 분포의 표본평균 분포
9.3.3 중심극한정리
9.3.4 대수의 법칙

10장 통계적 추정
10.1 점추정
10.1.1 모평균의 점추정
10.1.2 모분산의 점추정
10.1.3 정리
10.2 구간추정
10.2.1 정규분포의 모평균 구간추정 : 모분산을 알고 있는 경우
10.2.2 정규분포의 모분산 구간추정
10.2.3 정규분포의 모평균 구간추정 : 모분산을 모르는 경우
10.2.4 베르누이 분포의 모평균 구간추정
10.2.5 포아송 분포의 모평균 신뢰구간

11장 통계적 가설검정
11.1 통계적 가설검정
11.1.1 통계적 가설검정의 기본
11.1.2 단측검정과 양측검정
11.1.3 가설검정의 두 가지 오류
11.2 기본적인 가설검정
11.2.1 정규분포의 모평균에 대한 검정 : 모분산을 알고 있는 경우
11.2.2 정규분포의 모분산에 대한 검정
11.2.3 정규분포의 모평균에 대한 검정 : 모분산을 모르는 경우
11.3 2표본 문제에 관한 가설검정
11.3.1 대응비교 t 검정
11.3.2 독립비교 t 검정
11.3.3 윌콕슨의 부호순위검정
11.3.4 만?위트니의 U 검정
11.3.5 카이제곱검정

12장 회귀분석
12.1 단순회귀모형
12.1.1 회귀분석에서의 가설
12.1.2 statsmodels에 의한 회귀분석
12.1.3 회귀계수
12.2 중회귀모형
12.2.1 회귀계수
12.2.2 가변수
12.3 모형의 선택
12.3.1 결정계수
12.3.2 조정결정계수
12.3.3 F 검정
12.3.4 최대로그우도와 AIC
12.4 모형의 타당성
12.4.1 정규성 검정
12.4.2 더빈-왓슨비
12.4.3 다중공선성