목차 일부

머리말 ... 3
제1부 통계 자료의 정리와 기술
 제1장 서론 ... 23
  1. 통계와 통계학 ... 23
  2. 통계 모형과 통계 분석 ... 27
  3. 통계 분석에서의 주요 기초 개념 ... 29
   1) 모집단과 표본 ... 29
   2) 변수 ... 30
    (1) 이산변수와 연속 변수 ... 31
    (2) 파생 변수 ... ...

더보기

목차 전체

머리말 ... 3
제1부 통계 자료의 정리와 기술
 제1장 서론 ... 23
  1. 통계와 통계학 ... 23
  2. 통계 모형과 통계 분석 ... 27
  3. 통계 분석에서의 주요 기초 개념 ... 29
   1) 모집단과 표본 ... 29
   2) 변수 ... 30
    (1) 이산변수와 연속 변수 ... 31
    (2) 파생 변수 ... 32
    (3) 독립 변수와 종속 변수 ... 32
  4. 통계 자료의 정확성과 측정의 오차 ... 32
   1) 허위 통계 ... 32
   2) 정확성과 정밀성 ... 33
   3) 올림과 내림 ... 34
   4) 오차 ... 36
  5. 측정의 수준과 통계 자료의 종류 ... 36
   1) 명목 척도에 의한 자료 ... 37
   2) 순위 척도에 의한 자료 ... 38
   3) 구간 척도에 의한 자료 ... 40
   4) 비척도에 의한 자료 ... 41
 제2장 자료의 정리와 기술 ... 43
  1. 중심 경향의 측정 ... 44
   1) 최빈수 ... 44
   2) 중위수 ... 45
   3) 산술 평균 ... 46
   4) 가중 산술 평균 ... 51
   5) 단순 조화 평균 ... 53
   6) 가중 조화 평균 ... 55
   7) 단순 기하 평균 ... 55
   8) 가중 기하 평균 ... 58
  2. 절대 산포의 측정 ... 60
   1) 범위 ... 60
   2) 4분위간 범위 ... 61
   3) 4분편차 ... 63
   4) 분산과 표준 편차 ... 64
  3. 상대 산포의 측정 ... 67
  4. 꼴의 측정 ... 68
   1) 비대칭도의 측정 ... 68
   2) 첨도 ... 69
  5. 도표로 정리된 자료의 기술 ... 71
   1) 도수 분포 ... 71
   2) 도수 분포의 작성 ... 74
   3) 그림으로 표현하기 ... 75
    (1) 기둥그림표 ... 76
    (2) 도수 다각형 ... 76
    (3) 누적 도수 분포 ... 77
   4) 중심 경향과 산포도의 측정 ... 77
    (1) 최빈수 ... 78
    (2) 중위수 ... 79
    (3) 산술 평균 ... 81
    (4) 분산과 표준 편차 ... 82
  6. 적률의 개념과 활용 ... 83
   1) 적률의 기본 개념과 공식 ... 83
   2) 적률간의 관계 ... 84
   3) 무차원적 적률 ... 85
   4) 대칭도와 첨도의 계산 ... 85
   5) 적률의 연습 ... 86
  부록 2-1 : 합산 기호 연습 ... 94
  부록 2-2 : 로그의 기초 개념과 계산법 ... 98
제2부 확률과 확률 분포
 제3장 확률의 기초 개념 ... 103
  1. 확률의 의의 ... 104
   1) 확률의 의미 ... 104
   2) 객관적 확률 ... 106
    (1) 동등 확률 사상 ... 107
    (2) 상대 빈도 ... 107
   3) 주관적 확률 ... 110
  2. 집합, 확률 변수, 확률 ... 110
   1) 집합과 사상 ... 110
    (1) 집합의 의미 ... 110
    (2) 집합의 연산 ... 111
   2) 확률 변수와 함수 ... 112
    (1) 확률 변수 ... 112
    (2) 집합과 함수 ... 118
    (3) 표본 공간 ... 119
  3. 확률의 주요 공리와 정리 ... 121
   1) 확률의 기본 공리 ... 121
   2) 확률의 정리 ... 123
    (1) 더하기의 특별 규칙 ... 123
    (2) 더하기의 일반 규칙 ... 123
    (3) 곱하기의 특별 규칙 ... 124
    (4) 조건 확률 ... 126
    (5) 곱하기의 일반 규칙 ... 127
    (6) 제거의 규칙 ... 129
   3) 베이스(Bayes)의 정리와 확률의 수정 ... 129
  4. 수학적 기대 ... 135
  부록 3-1 : 순열과 조합 ... 140
  부록 3-2 : 독립성과 상호 배타성 ... 143
 제4장 이산 확률 분포 ... 147
  1. 이항 확률 분포 ... 149
   1) 계산 방법 ... 150
   2) 이항 확률 밀도 함수 ... 152
   3) 이항 확률의 분포 ... 156
   4) 이항 확률(분포)표 ... 158
   5) 이항 확률이 0.5 이상인 경우 ... 159
   6) 이항 분포의 기술적 측정량 ... 161
  2. 푸아송 확률 분포 ... 166
   1) 이항 분포와 푸아송 분포 ... 167
   2) 푸아송 확률의 표 ... 170
  3. 초기하 확률 분포 ... 172
   1) 기본 개념 ... 173
   2) 이항 확률과 초기하 확률 ... 177
  4. 부의 이항 분포 ... 179
   1) 부의 이항 확률의 성격 ... 179
   2) 이항 확률과 부의 이항 확률 ... 181
 제5장 연속 확률 분포 ... 187
  1. 표본 공간, 확률 및 연속 변수 ... 187
  2. 균일 분포 ... 189
  3. 정규 분포 ... 192
   1) 이항 분포의 극한으로서의 정규 분포 ... 193
   2) 정규 확률 ... 195
   3) 정규 분포에 의한 이산 확률 분포의 근사화 ... 201
    (1) 정규 확률과 이항 확률 ... 201
    (2) 정규 확률과 푸아송 확률 ... 203
    (3) 정규 분포의 중요성 ... 204
  4. 지수 분포 ... 205
   1) 지수 분포의 성격 ... 205
   2) 지수 확률 ... 208
  5. 각종 확률 분포의 비교 ... 210
제3부 표본 추출의 이론과 실제
 제6장 표본 분포와 추정 ... 217
  1. 확률 표본 추출과 난수표의 사용 ... 218
   1) 단순 확률 표본 추출 ... 218
   2) 난수표 ... 218
    (1) 난수표 ... 219
    (2) 몬테 카를로 방법 ... 220
  2. 표본 통계의 분포 ... 221
   1) 표본 평균의 분포 ... 221
   2) 큰 수의 법칙 ... 224
   3) 표본 중위수의 분포 ... 230
   4) 표본 표준 편차의 분포 ... 231
    (1) 모집단 퍼짐 추정에 대한 편의의 보정 ... 232
    (2) 평균의 표준 오차에 대한 불편 추정 ... 233
   5) 표본 비율의 분포 ... 234
    (1) 표본 비율의 분포의 특성 ... 235
    (2) 비율의 표준 오차의 불편 추정치 ... 237
  3. 무한 모집단 모수의 추정 ... 239
   1) 점 추정치 ... 239
    (1) 좋은 추정량의 속성 ... 240
    (2) 표본 특성, 모수, 추정량의 요약 ... 241
   2) 구간 추정 ... 243
    (1) 평균에 대한 구간 추정 ... 243
    (2) 모집단 비율에 대한 구간 추정 ... 247
    (3) 모집단 백분율에 대한 구간 추정 ... 248
  4. 작은 표본과 t분포 ... 249
   1) t분포 ... 249
   2) 작은 표본의 평균에 대한 구간 추정 ... 251
  5. 구간 추정과 표본의 크기 ... 253
   1) μ의 구간 추정에 대한 표본의 크기 ... 253
   2) π의 구간 추정에 대한 표본의 크기 ... 254
  6. 유한 모집단 모수의 추정 ... 257
   1) 유한 승수 ... 257
   2) 유한 모집단의 평균에 대한 구간 추정 ... 258
   3) 유한 비율에 대한 구간 추정 ... 260
  7. 통계적 품질 관리 ... 261
   1) 변이의 종류 ... 262
   2) 변수에 대한 관리도 ... 262
    (1) 표본 평균에 대한 관리도 ... 263
    (2) 범위에 대한 관리도 ... 266
   3) 특성에 대한 관리도 ... 266
    (1) 불량 비율에 대한 관리도 ... 267
    (2) 불량비에 대한 통제표 ... 268
 제7장 표본 설계 ... 275
  1. 표본 추출의 원칙과 용어 ... 276
   1) 정밀성과 정확성 ... 276
   2) 모집단의 정의 ... 277
   3) 단순 확률 표본 추출의 문제점 ... 278
  2. 표본 설계의 효율성 증가 ... 279
  3. 층화 표본 추출 ... 284
   1) 층화 표본 추출의 성격 ... 284
   2) 층화 표본 추출을 위한 구간 추정 ... 287
    (1) 층의 평균 ... 287
    (2) 층의 분산 ... 288
    (3) 층화 표본의 평균 ... 288
    (4) 층에 대한 표본 평균의 분산 ... 288
    (5) 층화 표본에 대한 평균의 표준 오차 ... 289
    (6) 모집단 평균에 대한 신뢰 구간 ... 289
   3) 최적 배분 ... 291
    (1) 고정 비용하의 최적 배분 ... 291
    (2) 변동 비용하의 최적 배분 ... 292
  4. 군집 표본 추출 ... 294
   1) 군집 표본 추출의 성격 ... 295
   2) 군집 표본 구간 추정 ... 296
    (1) 군집 표본의 평균 ... 297
    (2) 군집내 분산 ... 298
    (3) 군집간 분산 ... 298
    (4) 군집 표본에 대한 평균의 표준 오차 ... 298
    (5) 모집단 평균에 대한 신뢰 구간 ... 299
   3) 최적 배분 ... 301
  5. 다른 표본 설계 ... 304
   1) 층화 군집 표본 추출 ... 304
   2) 체계적 표본 추출 ... 305
   3) 자의적 표본 추출 ... 305
   4) 합격 판정 / 연속 표본 추출 ... 306
제4부 통계적 추론
 제8장 표본 평균과 비율에 대한 유의차 검정 ... 313
  1. 의사 결정에 대한 통계적 접근 ... 316
   1) 자연 상태 ... 316
   2) 자연 상태에 대한 가설 ... 317
   3) 행동을 결정하는 의사 결정 규칙 ... 318
   4) 오류의 종류 ... 319
   5) 잘못된 결정을 내릴 확률 ... 319
    (1) 제1종 오류의 확률 ... 319
    (2) 제2종 오류의 확률 ... 323
   6) 단측 검정과 양측 검정 ... 327
  2. 유의차 검정 실시 단계 ... 328
  3. 단순 표본 평균의 검정 ... 329
   1) 모집단의 표준 편차가 알려져 있을 때 ... 329
   2) 모집단의 표준 편차가 알려져 있지 않을 때 ... 332
  4. 두 표본 평균간의 차이에 대한 검정 ... 334
   1) 모집단의 표준 편차가 알려져 있을 때 ... 334
   2) 모집단의 표준 편차가 알려져 있지 않을 때 ... 337
   3) 종속 관찰치의 비교 ... 339
  5. 단순 표본의 비율 검정 ... 341
   1) 작은 표본의 유의차 검정 ... 342
   2) 큰 표본의 유의차 검정 표본 ... 345
  6. 큰 두 표본의 비율 차이에 대한 검정 ... 346
 제9장 비모수 검정 ... 354
  1. 카이 자승 분포 ... 356
   1) 적합성 검정 ... 358
    (1) 균일 분포 ... 359
    (2) 푸아송 분포 ... 360
    (3) 정규 분포 ... 362
   2) 독립성 검정 ... 365
    (1) 2×2분할표 ... 365
    (2) r×c분할표 ... 368
   3) 동질성 검정 ... 370
  2. 콜모고로프-스미르노프 단표본 검정 ... 372
  3. 부호와 순서를 이용하는 검정 ... 377
   1) 부호 검정 ... 377
   2) 윌콕슨 부호 순위 검정법 ... 380
   3) 맨-휘트니 U검정 ... 383
   4) 크루스칼-월리스 H검정 ... 387
  4. 무작위성 검정 ... 390
 제10장 분산 분석 ... 400
  1. 표본 분산의 유의도 검정과 신뢰 한계 ... 401
   1) 표본 분산에 대한 유의도 검정 ... 402
   2) 모집단 분산의 신뢰 구간 ... 403
  2. F분포 ... 403
   1) F통계량의 분포 ... 404
   2) F유의값의 표 ... 406
  3. 두 분산에 대한 유의도 검정 ... 406
  4. 표본의 수가 동일할 때 일원 분산 분석 ... 408
   1) 자료의 짜임새 ... 409
   2) 모형 ... 411
   3) 가설 ... 413
   4) 표본 평균의 퍼짐에 기초한 모집단 분산의 추정 ... 414
   5) 표본 관찰값의 퍼짐에 기초한 모집단 분산의 추정 ... 416
   6) 분산 분석표 ... 419
   7) 계산 공식 ... 420
   8) 다른 계산 공식 ... 424
  5. 표본의 수가 다를 때 일원 분산 분석 ... 425
   1) 분산 분석표 ... 425
   2) 계산 공식 ... 426
  6. 방안당 하나의 관찰치가 있을 때의 이원 분산 분석 ... 429
   1) 자료의 짜임 ... 429
    (1) 이질적인 실험 단위 ... 430
    (2) 구획의 설정 ... 431
    (3) 처리의 확률화 ... 431
   2) 모형 ... 431
   3) 가설 ... 432
   4) 분산 분석표 ... 433
   5) 계산 공식 ... 433
  7. 방안당 n개의 관찰치가 있을 때의 이원 분산 분석 ... 437
   1) 자료의 짜임 ... 437
   2) 모형 ... 438
   3) 가설 ... 439
   4) 분산 분석표 ... 439
   5) 계산 공식 ... 441
  8. 라틴 정방형 분석 ... 445
   1) 자료의 짜임 ... 446
   2) 모형 ... 446
   3) 가설 ... 447
   4) 분산 분석표 ... 447
   5) 계산 공식 ... 448
  9. 정규 분포, t분포, 분포, F분포 간의 관계 ... 454
   1) z값과 F값의 비교 ... 455
   2) t분포와 F분포의 비교 ... 455
   3) X²값과 F값의 비교 ... 457
  10. 다중 비교 방법 ... 458
   1) 최소 유의차 방법 ... 458
   2) HSD 검정 방법 ... 462
   3) 셰페의 비교 방법 ... 464
  부록 10-1 : 분산 분석에서 총 자승합의 분해 ... 471
제5부 회귀 및 상관 분석
 제11장 회귀 분석과 상관 관계 : 선형 이원 변량 분석 ... 475
  1. 연관에 의한 분석 ... 476
   1) 분류에 의한 연관 분석 ... 478
   2) 평균 관계의 선 ... 480
   3) 연관과 인과 관계 ... 482
  2. 선형 회귀 분석 ... 483
   1) 함수 관계 ... 483
   2) 이원 변량 관계 ... 485
    (1) 도표로 나타내기 ... 485
    (2) 점의 산포와 변수간의 관계 ... 487
   3) 회귀선 ... 488
    (1) 기본 성질 ... 488
    (2) 표본 자료로부터 모수 추정 ... 490
    (3) 추정 표준 오차 ... 494
    (4) 추정 표준 오차의 불편 추정 ... 495
   4) 추정된 회귀선과 연관된 표본 오차 ... 498
    (1) b의 표본 오차 ... 498
    (2) Y 추정값의 표본 오차 ... 500
  3. 상관 분석 ... 502
  4. 일반 상관 계수 ... 503
  5. 상관 관계와 표본 추출 이론 ... 510
   1) 표본 상관 계수 ... 511
   2) r과 b와의 관계 ... 513
   3) r의 유의도 검정 ... 514
  6. 순위 상관 ... 516
  부록 11-1 : 단순 회귀 분석의 실례와 해석 ... 523
  부록 11-2 : 최소 자승법 ... 527
 제12장 비선형 회귀 분석과 다중 회귀 분석 ... 531
  1. 곡선 쌍변인 회귀 분석 ... 532
   1) 다항 회귀 모형 ... 532
   2) 이차 다항 회귀 모형 ... 532
    (1) 최소 자승법과 다항 회귀 ... 535
    (2) 추정치의 추정 표준 오차 ... 537
   3) 다항 회귀선 추정을 위한 컴퓨터 이용 ... 538
    (1) 고차원 다항식을 위한 일반 공식 ... 538
    (2) 다항 회귀 공식을 선택하기 위한 방법 ... 539
   4) 이원 변량 회귀에서의 변환 ... 543
    (1) 지수 회귀 ... 544
    (2) 다른 변환 ... 550
  2. 곡선 쌍변인 상관 ... 550
   1) 다항 상관 ... 550
    (1) 이차 다항 상관 ... 550
    (2) 고차 다항 상관 ... 552
    (3) 결정 지수의 유의 검정 ... 552
    (4) 다항 회귀 공식 선택의 다른 방법 ... 555
   2) 지수 상관 ... 555
  3. 연관에 의한 다변인 분석 ... 557
   1) 다변인 분석의 기호 ... 558
   2) 연관에 의한 분석 ... 558
  4. 중변인 회귀 ... 560
    (1) 중변인 회귀 공식 ... 561
    (2) 중변인 회귀의 추정 ... 568
    (3) 쌍변인 회귀와 중변인 회귀의 비교 ... 569
    (4) 중변인 회귀의 표본 오차 ... 570
  5. 중변인 상관 관계 ... 572
   1) 다중 결정 계수 ... 572
   2) 다중 결정 계수에 대한 유의도 검정 ... 573
  6. 부분 상관 ... 575
   1) 영차 및 일차 부분 계수 ... 575
   2) 부분 결정 계수와 다중 결정 계수의 비교 ... 577
  7. 다중 변인 회귀 분석과 상관 분석 ... 578
   1) 네 변수의 회귀 분석 ... 578
   2) 네 변수 이상의 다중 상관 관계 ... 580
    (1) 결정 계수 ... 580
    (2) 다중 결정 계수의 유의도 검정 ... 581
제6부 시계열 분석
 제13장 시계열 분석 ... 589
  1. 분석의 문제 ... 589
  2. 고전적 접근 ... 590
   1) 시계열의 구성 요소 ... 591
   2) 시계열 모형 ... 592
  3. 경향 ... 593
   1) 선형 경향 ... 594
   2) 비선형 경향 ... 597
    (1) 지수 경향 공식 ... 597
    (2) 예측 모형의 비교 ... 599
    (3) 다항 경향 공식 ... 601
    (4) 성장 곡선 ... 604
  4. 계절 변동 ... 607
  5. 순환 변동 ... 612
  6. 오차 변동 ... 614
  7. 시계열 예측 ... 614
   1) 판단 예측 ... 615
   2) 경향 예측 ... 615
   3) 순환 예측 ... 616
   4) 회귀분석 예측 ... 616
   5) 박스-젠킨스 예측 방법 ... 623
   6) 지수 평활법 ... 626
   7) 예측의 실행 ... 633
참고문헌 ... 638
부록 ... 642
 1. 이항 분포표 ... 642
 2. 푸아송 분포표 ... 649
 3. 표준 정규 분포표 ... 651
 4. t분포표 ... 653
 5. F분포표 ... 655
 6. X²분포표 ... 658
 7. Durbin-Watson의 d표 ... 660
 8. Wilcoxon의 T표 ... 663
 9. 지수 함수표 ... 664
찾아보기 ... 665

더보기 닫기