시작하면서 ... 5 0강의 '통계학'을 효율적으로 한 단계씩 이해하는 것이 목적 1. 이 책은 왜 2부 구성으로 되어 있는가? ... 13 2. 통계학이란 무엇인가? 기술통계와 추리통계 ... 15 3. 표준편차를 가장 중요하게 다룬다 ... 16 4. '확률'은 거의 다루지 않는다 ... 17 5. '95% 예언적중구간'으로 설명한다 ... 19 6. 수학 기호나 공식은 거의 사용하지 않는다 ... 20 7. 괄호를 채우는 간단한 연습문제로 독학이 가능하다 ... 21 제1부 표준편차부터 검정과 구간추정까지를 한번에 1강의 도수분포표와 히스토그램 : 데이터의 특징을 돋보이게 하는 도구 1. 데이터 자체로는 아무것도 알 수 없기 때문에 통계를 사용 ... 24 2. 히스토그램 만들기 ... 26 [제1강의 정리] [연습문제] 2강의 평균값의 역할과 평균값을 이해하는 방법 : 평균값은 지렛대가 균형을 이루는 지점 1. 통계량은 데이터를 요약한 수치 ... 35 2. 평균값이란? ... 36 3. 도수분포표에서의 평균값 ... 37 4. 히스토그램에서 평균값의 역할 ... 40 5. 평균값을 어떻게 이해해야 하는가? ... 41 [제2강의 정리] [연습문제] [Column] 평균을 구하는 방법은 여러 가지 [보충설명] 지렛대가 균형을 이루는 받침점이 '산술평균'이 되는 이유 3강의 분산과 표준편차 : 흩어져 있는 데이터 상태를 추정하는 통계량 1. 불규칙한 통계량을 아는 것이 중요 ... 47 2. 버스 도착시간으로 분산을 이해 ... 49 3. 표준편차의 의미 ... 52 4. 도수분포표로 표준편차를 구하는 방법 ... 54 [제3강의 정리] [연습문제] [보충설명] 편차의 평균이 반드시 0이 되는 것을 증명 4강의 표준편차① : 데이터의 특수성을 평가 1. 표준편차는 '파도의 거칠기' ... 59 2. 표준편차로 데이터의 '특수성'을 평가 ... 60 3. 여러 데이터 세트를 비교할 때의 표준편차 ... 63 4. 가공된 데이터의 평균값과 표준편차 ... 65 [제4강의 정리] [연습문제] 5강의 표준편차② : 주식리스크의 지표(주가변동성)로 활용 1. 주식의 평균수익이란? ... 70 2. 평균수익률만으로는 우량기업인지 판단할 수 없다 ... 72 3. 주가변동성이 의미하는 것 ... 74 [제5강의 정리] [연습문제] 6강의 표준편차③ : 하이 리스크와 하이 리턴, 샤프지수도 이해 1. 하이 리스크와 하이 리턴, 로우 리스크와 로우 리턴 ... 78 2. 금융상품의 우열을 가리는 방법 ... 80 3. 금융상품의 우열을 가리는 수치, 샤프지수 ... 81 [제6강의 정리] [연습문제] 7강의 정규분포 : 키, 동전 던지기 등에서 흔히 볼 수 있는 분포 1. 가장 많이 발견할 수 있는 데이터 분포 ... 86 2. 일반정규분포를 보는 방법 ... 91 3. 키 데이터는 정규분포를 따른다 ... 94 [제7강의 정리] [연습문제] [보충설명] 세상에 정규분포가 가득한 이유 8강의 통계적 추정의 출발점 : 정규분표를 이용해서 '예언' 1. 정규분포의 성질을 이용해 '예언'을 할 수 있다 ... 100 2. 표준정규분포의 95% 예언적중구간 ... 102 3. 일반정규분포의 95% 예언적중구간 ... 105 [제8강의 정리] [연습문제] [Column] 예언을 정확히 맞추는 점쟁이의 기술 9강의 가설검정 : 하나의 데이터로 모집단을 추리 1. 통계적 추정이란 부분으로 전체를 추리하는 것 ... 111 2. 더욱 정확한 모집단을 추정 ... 113 3. 95% 예언적중구간으로 가설의 타당성 판단 ... 116 [제9강의 정리] [연습문제] [Column] 통계적 검정의 획기적인 점과 한계 10강의 구간추정 : 95% 적중하는 신뢰구간 찾기 1. 예언적중구간을 추정에 역이용 ... 123 2. 신뢰구간 '95%'가 의미하는 것 ... 126 3. 표준편차를 아는 정규모집단의 평균값에 대한 구간추정 ... 127 [제10강의 정리] [연습문제] 제2부 관측 데이터 뒷면에 펼쳐져 있는 거대한 세계를 추측한다 11강의 모집단과 통계적 추정 : '부분'으로 '전체'를 추론 1. 모집단은 가상의 항아리 ... 134 2. 랜덤 샘플링과 모평균 ... 137 [제11강의 정리] [연습문제] 12강의 모분산과 모표준편차 : 모집단 데이터의 분포 상태를 나타내는 통계량 1. 데이터의 분포 상태를 파악 ... 143 2. 모분산과 모표준편차의 계산 ... 145 [제12강의 정리] [연습문제] 13강의 표본평균① : 여러 데이터의 평균값은 한 데이터의 평균값보다 모평균에 가깝다 1. 관측된 하나의 데이터로부터 무엇을 말할 수 있는가? ... 149 2. 표본평균을 구하는 이유 ... 151 [제13강의 정리] [연습문제] 14강의 표본평균② : 관측 데이터가 늘어날수록 예언 구간은 좁아진다 1. 정규분포에서 보이는 표본평균의 성질 ... 158 2. 정규모집단에서의 표본평균에 대한 95% 예언적중구간 ... 161 [제14강의 정리] [연습문제] 15강의 표본평균을 이용한 모평균의 구간추정 : 모분산을 알고 있는 정규모집단의 모평균은? 1. 모평균이나 모분산을 추정하기 위한 방법 ... 167 2. 표본평균을 이용한 모평균의 구간추정 ... 170 [제15강의 정리] [연습문제] 16강의 카이제곱분포 : 표본분산을 구하는 방법과 카이제곱분포 1. 표본분산을 구하는 방법 ... 177 2. 카이제곱분포란? ... 180 [제16강의 정리] [연습문제] 17강의 정규모집단의 모분산을 추정 : 모분산을 카이제곱분포로 추정 1. 카이제곱분포의 95% 예언적중구간 ... 187 2. 정규모집단의 모분산을 추정 ... 189 [제17강의 정리] [연습문제] 18강의 표본분산의 분포는 카이제곱분포 : 표본분산과 비례하는 통계량 W 1. 표본분산과 비례하는 통계량 W를 만드는 방법 ... 194 2. 표본분산의 카이제곱분포는 자유도가 하나 낮은 수가 된다 ... 196 [제18강의 정리] [연습문제] [보충설명] W 자유도가 V 자유도보다 1만큼 작은 이유 19강의 모평균이 미지인 정규모집단을 구간추정 : 모분산은 모평균을 몰라도 추정 가능 1. 모평균을 몰라도 모분산을 추정 ... 203 2. 모분산 추정의 구체적인 예 ... 205 [제19강의 정리] [연습문제] 20강의 t분포 : 모평균 이외의 것은 '현실에서 관측된 표본'으로 계산할 수 있는 통계량 1. t분포 ... 210 2. t분포의 히스토그램 ... 213 3. 통계량 T의 계산 ... 215 4. t분포의 정식적인 정의 ... 216 [제20강의 정리] [연습문제] [Column] t분포의 발견은 기네스 맥주 덕분 21강의 t분포로 구간추정 : 정규모집단에서 모분산을 모를 때의 모평균 추정 1. 가장 자연스러운 구간추정 - t분포 ... 221 2. t분산를 이용한 구간추정 방법 ... 224 [제21강의 정리] [연습문제] 책을 맺으면서 ... 228 연습문제 해답 ... 232 찾아보기 ... 237