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책소개

성공적인 비즈니스를 위한 교양 통계!
거시적 관점에서 이해하고 활용 포인트 파악하기

이 책은 통계학을 구성하는 다양한 요소를 저자 나름의 방식으로 이해하기 쉽게 이미지화하여 전달한다. 고등학교 수준의 통계학 기초를 용어와 유래부터 차근히 설명하며, 대화 형식으로 통계학의 실제 적용 사례를 하나씩 살펴본다. 통계 수식이 등장하지만 수식 자체에 집중하기보다는 통계의 큰 틀을 이해하기 위해 그래프와 각종 그림 중심으로 설명한다. 이러한 과정에서 독자는 통계학을 거시적인 관점에서 직관적으로 이해할 수 있다. 통계학이라는 미지의 세계에 갇힌 채 자신이 지금 어디 있는지, 무엇을 알아야 하고 어디까지 이해해야 하는지 손에 잡히지 않아 곤란을 겪는 독자라면 이 책이 분명 도움이 될 것이다.

목차

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 퀴즈

1장_ 급할수록 서두르자, 통계학 훑기
01_‘통계학 지도’를 머릿속에 넣어두기
02_원시 데이터를 1개의 대푯값으로: 기술 통계학 ①
03_데이터의 흩어짐 정도: 기술 통계학 ②
04_표본으로 생각하기: 추측 통계학 ①
05_셜록 홈즈처럼 추리하기: 추측 통계학 ②
06_가설 세워 검증하기: 추측 통계학 ③
07_통계분석, 다변량분석이란?
08_기존 통계학 vs. 베이즈 통계학

2장_ 데이터와 그래프 처리에서 큰 실수 피하기
01_연속량 데이터와 비연속량 데이터?
02_척도로 데이터 분류
03_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 이해하기
01_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 체감하기
01_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 보기
07_‘관리도’를 이용한 품질관리
■ 통계학 세미나 - 엑셀로 정규분포 만들기
08_2개의 서로 다른 정규분포를 1개로?
09_여러 곳에서 사용할 수 있는 표준정규분포
10_서로 다른 두 집단 비교
■ 통계학 세미나 - 앙리 푸앵카레와 동네 빵집의 인정사정없는 다툼

5장_ 표본을 이용하여 모집단의 특징 추정하기
01_무엇을 ‘추정’할까?
02_통계학 용어 정리
03_‘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 분포
09_시청률 등은 어떻게 추정할까?
10_설문조사 응답 수는 얼마가 적당할까?
■ 통계학 세미나 - 스튜던트 t 분포

6장_ 가설을 세우고 올바른 가설인지 확률로 판단하기
01_가설검정은 홍차부인으로부터 시작되었다?
02_가설검정이란?
03_단측검정? 양측검정?
04_가설검정 순서
05_검정에서 조심해야 할 두 가지 실수

에필로그_ ‘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?