목차 일부

PARTⅠ
   Chapter 1 통계학의 개념
      1.1 통계학이란? ... 3
      1.2 생활 속의 통계와 오용 ... 8
   Chapter 2 자료의 탐색 및 정리
      2.1 서론 ... 13
      2.2 자료의 구조와 형태 ... 14
      2.3 측정의 척도 ... 15
      2.4 이산형 자료에 대한 표와 ...

더보기

목차 전체

PARTⅠ
   Chapter 1 통계학의 개념
      1.1 통계학이란? ... 3
      1.2 생활 속의 통계와 오용 ... 8
   Chapter 2 자료의 탐색 및 정리
      2.1 서론 ... 13
      2.2 자료의 구조와 형태 ... 14
      2.3 측정의 척도 ... 15
      2.4 이산형 자료에 대한 표와 그래프 ... 18
        2.4.1 도표에 의한 자료의 요약 ... 18
        2.4.2 막대그래프에 의한 자료의 요약 ... 20
        2.4.3 원그래프에 의한 자료의 요약 ... 21
      2.5 수치형 자료를 위한 표와 그래프 ... 21
        2.5.1 도수분포표(frequency table) ... 22
        2.5.2 히스토그램 ... 25
        2.5.3 줄기와 잎 그림(stem and leaf plots) ... 25
        2.5.4 상자-수염 그림 ... 26
      2.6 SPSS 이용 예 ... 28
      연습 문제 ... 33
   Chapter 3 자료의 수치적 요약
      3.1 서론 ... 35
      3.2 중심 위치의 측도 ... 36
        3.2.1 평균(Mean) ... 36
        3.2.2 중앙값 ... 37
        3.2.3 최빈값(mode) ... 38
        3.2.4 기하평균(G.M. : Geometric Mean) ... 39
        3.2.5 조화평균(H.M. : Harmony Mean) ... 40
        3.2.6 절사평균(Trimmed Mean) ... 40
        3.2.7 분위수(Quantile) ... 41
        3.2.8 대표값의 선택과 분포의 형태 파악 ... 43
        3.2.9 평균과 중앙값 그리고 최빈값의 관계 ... 44
      3.3 흩어짐의 측도(산포도) ... 45
        3.3.1 범위(Range) ... 46
        3.3.2 사분위수범위(IQR : InterQuartile Range) ... 46
        3.3.3 분산(variance)과 표준편차(SD : Standard Deviation) ... 47
        3.3.4 평균편차(MD : Mean Deviation) ... 49
        3.3.5 변동계수(CV: Coefficient of Variation) ... 49
      3.4 모수와 통계량(모집단과 표본) ... 50
      3.5 SPSS 이용 예 ... 53
      연습 문제 ... 56
   Chapter 4 확률
      4.1 서론 ... 59
      4.2 표본공간과 사상 ... 60
      4.3 확률의 정의와 연산 ... 62
        4.3.1 Laplace의 고전적 확률 ... 62
        4.3.2 Mises의 경험적 확률 ... 63
        4.3.3 Kolmogorov의 공리적 확률 ... 65
      4.4 조건부 확률 ... 67
      4.5 독립사상 ... 73
      연습 문제 ... 77
   Chapter 5 확률변수와 성질
      5.1 확률변수와 확률분포 ... 79
        5.1.1 이산확률분포와 이산누적확률분포 ... 84
        5.1.2 연속확률분포와 연속누적확률분포 ... 87
      5.2 확률변수의 기대값과 분산 ... 92
        5.2.1 기대값 ... 92
        5.2.2 분산 ... 96
      5.3 두 확률변수의 결합분포 ... 99
      5.4 두 변수간 연관성 측도 ... 103
        5.4.1 공분산(Covariance) ... 103
        5.4.2 상관계수(Pearson's Coefficient of Correlation) ... 104
        5.4.3 순위상관계수(Rank Correlation Coefficient) ... 112
      5.5 두 확률변수의 독립성 ... 113
      연습 문제 ... 116
   Chapter 6 여러 가지 확률분포
      6.1 베르누이 시행 ... 119
      6.2 이항분포 ... 122
        6.2.1 이항확률변수의 확률계산 ... 123
        6.2.2 이항분포의 평균과 분산 ... 124
        6.2.3 이항분포의 형태 ... 126
      6.3 초기하분포 ... 128
      6.4 포아송분포 ... 130
      6.5 균등분포 ... 133
      6.6 정규분포 ... 137
      6.7 이항분포의 정규근사 ... 145
      연습 문제 ... 150
   Chapter 7 표본분포
      7.1 서론 ... 153
      7.2 확률표본과 통계량 ... 154
        7.2.1 확률표본 ... 154
        7.2.2 통계량 ... 155
      7.3 평균에 대한 표본분포 ... 156
      7.4 중심극한정리 ... 160
      7.5 카이제곱, t, F분포 ... 164
        7.5.1 카이제곱분포 ... 165
        7.5.2 t분포 ... 168
        7.5.3 F 분포 ... 171
      연습 문제 ... 175
PARTⅡ
   Chapter 8 추정
      8.1 서론 ... 179
      8.2 점추정 ... 180
        8.2.1 추정량의 성질 ... 180
        8.2.2 모평균의 점추정(point estimation) ... 184
        8.2.3 모분산과 모표준편차의 추정 ... 186
        8.2.4 모비율의 추정 ... 188
      8.3 구간추정 ... 190
        8.3.1 모평균의 구간추정 ... 190
        8.3.2 모비율의 구간추정 ... 196
        8.3.3 모분산의 구간추정 ... 197
      8.4 표본크기의 결정 ... 199
        8.4.1 모평균의 추정에서 표본의 크기 결정 ... 199
        8.4.2 모비율의 추정에서 표본 크기의 결정 ... 202
      8.5 SPSS 이용 예 ... 203
      연습 문제 ... 206
   Chapter 9 검정
      9.1 가설검정의 개념 ... 209
      9.2 오류와 검정의 종류 ... 216
        9.2.1 제 1종 오류와 제 2종 오류 ... 216
        9.2.2 유의수준 α인 검정법 ... 219
        9.2.3 검정력 함수 ... 221
        9.2.4 검정의 종류 ... 221
      9.3 검정의 절차 ... 223
      9.4 모평균의 검정 ... 225
        9.4.1 분산이 알려진 경우(Z-검정) ... 225
        9.4.2 분산이 미지이고, 표본의 크기가 작은 경우(t-검정) ... 227
        9.4.3 분산이 미지이고, 표본의 크기가 큰 경우(n≥30) ... 229
      9.5 모비율의 검정 ... 231
      9.6 모분산의 검정 ... 232
      9.7 가설검정의 기타 문제 ... 234
      9.8 SPSS 이용 예 ... 235
      연습 문제 ... 237
   Chapter 10 두 모집단의 비교
      10.1 서론 ... 239
      10.2 두 모분산의 비교 ... 239
      10.3 두 모평균의 비교 ... 242
        10.3.1 두 모분산 σ²₁과 σ²₂가 알려진 경우 ... 242
        10.3.2 두 모분산 σ²₁과 σ²₂가 미지이고, σ²₁＝ σ²₂＝ σ²인 경우 ... 244
        10.3.3 두 모분산 σ²₁과 σ²₂가 미지이고, σ²₁≠σ²₂인 경우 ... 248
        10.3.4 두 모분산 σ²₁과 σ²₂가 미지이고, 표본의 크기가 큰 경우 ... 251
      10.4 두 모비율의 비교 ... 252
      10.5 대응표본에서의 비교 ... 256
      10.6 SPSS 이용 예 ... 259
      연습 문제 ... 264
   Chapter 11 분산분석
      11.1 서론 ... 269
      11.2 반복수가 같은 일원분산분석 ... 271
      11.3 반복수가 다른 일원분산분석 ... 278
      11.4 반복이 없는 이원분산분석 ... 282
      11.5 반복이 있는 이원분산분석 ... 287
      11.6 SPSS 이용 예 ... 292
      연습 문제 ... 300
   Chapter 12 회귀분석
      12.1 서론 ... 303
      12.2 선형회귀모형 ... 304
      12.3 최소제곱법 ... 307
      12.4 회귀모수에 대한 추론 ... 313
        12.4.1 β 에 대한 검정 ... 313
        12.4.2 α 에 대한 검정 ... 315
      12.5 결정계수 ... 316
      12.6 잔차분석 ... 324
      12.7 SPSS 이용 예 ... 328
      연습 문제 ... 333
   Chapter 13 범주형 자료의 분석
      13.1 서론 ... 335
      13.2 다항분포 ... 337
      13.3 적합도 검정 ... 339
      13.4 독립성 검정 ... 342
      13.5 동일성 검정 ... 345
      13.6 SPSS 이용 예 ... 348
      연습 문제 ... 352
참고문헌 ... 355
부록 A
   A.1 난수표 ... 359
   A.2 이항분포표 ... 360
   A.3 포아송분포표 ... 367
   A.4 표준정규분포표 ... 375
   A.5 t분포표 ... 376
   A.6 F분포표 ... 377
   A.7 x²분포표 ... 385
   A.8 상광계수의 z 변화 ... 387
부록 B
   B.1 spss의 소개 ... 391
   B.2 spss의 시작과 종류 ... 391
   B.3 데이터의 입력 ... 395
   B.4 spss의 자료 만들기 ... 410
찾아보기 ... 421

더보기 닫기