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통계학

통계학

  • 안동규 ,오광기 ,엄기수
  • |
  • 글로벌
  • |
  • 2014-03-10 출간
  • |
  • 310페이지
  • |
  • 190 X 240 X 30 mm
  • |
  • ISBN 9788955026702
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출판사서평




통계학statistics은 실용학문으로서 국가의 중요한 경제지표, 일기예보, 여론조사, 경영학, 경제학, 공학, 농학, 생물학, 의학 등 다양한 분야에 걸쳐 널리 이용되고 있다. 그러나 통계학이 수학의 한 분야로인식되고 학문적인 측면이 강조되는 경우가 많아 현실에 통계를 많이 활용해야 하는 상황임에도 불구하고 현실은 그렇지 못한 형편이다. 따라서 본서에서는 통계학을 쉽게 접근할 수 있도록 실생활에 대한내용을 다루고자 노력하였으며, 가능한 한 쉽게 접근하고자 노력하였다. 또한 현장감 있는 다양하고풍부한 자료를 토예 이야기란 제목으로 소개하였다. 그러므로 본서를 통하여 통계학이라는 학문에 많은분들이 친숙해지길 바라며, 통계학을 생활 속에서 활용하며 살 수 있기를 바라는 바이다.


이 책의 전반적인 내용은 다음과 같이 구성하였다.
1 장 : 불확실한 상황(status)을 합리적으로 분석하기 위한 지식체계(istics)가 통계학(statistics)이다.
2 장 : 올바른연구를 위해서는 적절한 자료가 수집되어야 하며, 적절한 자료를 수집하기 위해서는 먼저 연구대상을 명확하게 설정하여야 한다.
3 장 : 추측통계학은 표본의 특성을 통하여 전체 모집단의 특성을 추론하는 것이다. 추론은 불확실성을내포한다. 이 불확실성의 정도는 확률에 의하여 표현된다. 이것은 확률이론과 밀접한 관계가 있다.
4 장 : 표본조사의 구체적인 대상이 되는 단위를 기본단위라고 정의하는데 이는 관찰 또는 면접의 대상이 되는 요소, 조사대상이 되는 단위 그리고 측정하고자 하는 특성을 가지고 있는 단위를 말하는 것이다.
5 장 : 일반적인 경우에 전수조사를 하지 않으면 모집단의 특성을 정확하게 알 수 없으므로 모집단으로부터 추출된 표본의 특성을 이용하여 모집단의 특성을 유추하게 된다. 즉, 통계량(statistic)을 통하여 모수(parameter)를 추론하여야 한다. 이와같은 통계학을 추측통계학(inferential statistics)이라 한다.
6 장 : 우리는 모집단으로부터 표본을 추출하기 전에 모수값에 대한 하나의 가정을 하게 되는데, 이러한 가설을 귀무가설(null hypothesis)이라 한다. 귀무가설은 우리가 검정의 대상으로 삼는 가설로써현재까지 주장되어 온 것, 또는 현존하는 모수값에 새로운 변화가 있다는 것을 배제하는 경우를 그 대상으로 한다. 그러므로 일반적으로 ‘모수가 어떤 특정한 값이다’또는 ‘두 모수의 값은 같다’와 같은 형태를 갖는다.
7 장 : 오늘날 홍수처럼 쏟아지는 숫자들 속에서 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 통계적 방법과 그 의미를 이해하는 것이 어느 때보다도 중요하다. 즉 실생활에서 발생하는 데이터를 압축, 분류, 추론하여 그 결과를 가지고 과학적인 의사결정과 행동을 하는 것은 불확실성의 시대를 살아가는 현대인들이 갖추어야만하는 합리적이고 분별력 있는 사고이기 때문이다.
8 장 : 과거를 통하여 현재와를 보고 미래를 예측한다는 것은 정말 어려운 것이다. 점을 쳐서 미래를 예측하기보다는 과거의 자료를 통하여 현재와 미래는 어떻게 예측할 수 있을까
9 장 : 현실에 가깝게 예측한다는 것은 용이한 일이 아니다. 가급적 현실에 가깝게 예측하기 위해서 통계적 기법을 이용하는데, 시계열분석과 회귀분석이 바로 그런 것들이다.
10 장 : 데이터마이닝이라는 용어가 나타난 것은 오래되지 않았지만, 데이터마이닝은 새롭게 등장한 것이라기 보다는 기존의 여러 가지 구조적 모형화 방법들이 기술의 발전에 따라 사용하기 쉽게 통합,확장 및 자동화된 개념이라고 생각할 수 있다.


목차


Charpter 01 통계학의 개요
Charpter 02 자료의 수집·정리 및 요약
Charpter 03 확률 분포
Charpter 04 표본조사와 표본분포
Charpter 05 사실 추정
Charpter 06 가설검정
Charpter 07 상관 및 회귀분석
Charpter 08 회귀분석을 이용한 인과형 예측
Charpter 09 시계열 분석
Charpter 10 데이터베이스 기반의 데이터 분석

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