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『통계학의 이해와 응용』은 저자들이 수년간 학부 학생들을 대상으로 강의한 내용을 대학의 기초통계학 교재로 사용할 수 있도록 엮은 것이다. 통계학의 기초적인 이론과 응용 모두에 중점을 두고 전공 기초과목이나 일반 교양과목으로 통계학을 수강하는 학생 모두가 통계학의 기본개념을 쉽게 이해할 수 있다. 이번 개정에서는 독자들이 지적해 준 몇 가지 오류를 수정하였으며, 지나치게 복잡한 내용을 간결하게 정리하고 불필요한 내용을 삭제하여 전체적인 내용을 해치지 않는 범위에서 가독성을 최대화하는데 중점을 두었다.

이 책은 저자들이 수년간 학부 학생들을 대상으로 강의한 내용을 대학의 기초통계학 교재로 사용할 수 있도록 엮은 것이다. 통계학은 자체로 독립된 학문분야이기도 하나, 역사적으로 경제학, 경영학, 공학, 이학, 농학, 사회학 등 여타 학문분야에 연구의 방법론을 제공하는 보조학문으로서의 특성이 두드러졌다. 이러한 점을 감안하여 저자들은 통계학의 기초적인 이론과 응용 모두에 중점을 두고 전공 기초과목이나 일반 교양과목으로 통계학을 수강하는 학생 모두가 통계학의 기본개념을 쉽게 이해할 수 있도록 이 책을 서술하였다. 또한 학생들이 학습한 내용을 개인용 컴퓨터를 활용하여 실습할 수 있도록 각 장의 끝부분에 통계분석 프로그램인 Minitab과 MS Excel을 사용한 예제를 수록하였다. 이번 개정에서는 독자들이 지적해 준 몇 가지 오류를 수정하였으며, 지나치게 복잡한 내용을 간결하게 정리하고 불필요한 내용을 삭제하여 전체적인 내용을 해치지 않는 범위에서 가독성을 최대화하는데 중점을 두었다.

01 통계학 및 미니탭 개론 9
1.1 통계학 개요 11
1.2 Minitab 사용법 15

02 자료의 정리 및 요약 29
2.1 자료의 요약 31
2.2 도표를 이용한 자료의 정리 46

03 확률 73
3.1 표본공간과 사상 75
3.2 사상의 확률 81
3.3 확률법칙 85
3.4 조건확률 89
3.5 베이즈 정리 96

04 확률변수와 확률분포 107
4.1 확률변수 109
4.2 이산형 확률분포 113
4.3 연속형 확률분포 116
4.4 결합확률분포 119
4.5 주변확률분포 124
4.6 두 확률변수의 독립성 127
4.7 확률변수의 기대값 129
4.8 확률변수의 분산 135
4.9 공분산과 상관계수 138
4.10 기대값, 분산의 성질 143

05 여러 가지 확률분포 153
5.1 이산형 확률분포 155
5.2 연속형 확률분포 173

06 표본분포 201
6.1 서론 203
6.2 확률표본과 통계량 204
6.3 표본평균 X 의 분포와 중심극한정리 208
6.4 카이제곱, t 분포 그리고 F 분포 217

07 추정 243
7.1 서론 245
7.2 점추정 246
7.3 구간추정 256

08 가설검정 307
8.1 서론 309
8.2 가설검정의 기본원리 310
8.3 모평균 μ 에 대한 검정 322
8.4 모분산 σ2 에 대한 검정 333
8.5 두 모평균들의 차 μ1 - μ2에 대한 검정 336
8.6 두 모분산들의 비 σ2
8.7 모비율에 대한 검정 354
8.8 두 모비율의 차이 p1 - p2에 대한 검정 357

09 분산분석 377
9.1 서론 379
9.2 일원배치법 380
9.3 반복이 없는 이원배치법 388
9.4 반복이 있는 이원배치법 393

10 상관과 회귀분석 413
10.1 서론 415
10.2 상관분석 417
10.3 단순회귀분석 420
10.4 중회귀분석 436

11 범주형 자료의 분석 455
11.1 서론 457
11.2 다항분포 457
11.3 적합도의 검정 465
11.4 동일성의 검정 476
11.5 독립성의 검정 481

12 비모수적 방법 505
12.1 서론 507
12.2 일표본위치문제 509
12.3 이표본위치문제 523