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명문대의 4년간 대학 공부를 한 번에 끝내는 <30분 시리즈>
일본에서 누적 판매 부수 40만 부 이상 팔린 베스트셀러 시리즈 《30분 경제학》에 이어 《30분 회계학》, 《30분 경영학》, 《30분 마케팅》, 그리고 《30분 통계학》이 출간되었다. 도쿄대학교 명강의를 응축한 [30분 시리즈]는 못다 한 공부에 미련이 있는 직장인, 깊이 있는 공부에 두고두고 참고할 책을 찾는 대학생, 또 기초학문의 소양을 쌓고 싶은 교양인 모두에게 최고의 교재가 되어 준다. 하루에 30분만 투자하면 세상을 보는 지혜의 수준을 올릴 수 있다.

통계 비전공 비즈니스맨을 위한 100개의 통계 원리,
그림과 사례로 이해하는 신개념 통계 학습!
‘빅데이터의 시대’를 살아가는 비즈니스맨의 고민거리는 데이터 부족이 아니라, 넘쳐나는 데이터를 어떻게 해석하고 활용하느냐이다. 통계 개념을 익혀 데이터를 볼 줄 아는 눈을 키우면 숫자로만 구성된 자료에서 이야기의 흐름을 발견할 수 있다. 하지만 늘 야근에 쫓기는 직장인에게는 수식과 기호로 가득 찬 일반 통계학 서적이 부담스럽게 느껴질 수밖에 없다.
《30분 통계학》은 이러한 통계학 비전공자를 위해 구성되었다. 통계학에서 가장 핵심적인 내용을 100가지로 간추렸고, 이 100가지의 기본 통계 원리를 그림과 사례로 표현하고 있어 이를 공부하고 나면 대학 4년의 공부를 모두 배운 것과 같은 효과를 느낄 수 있다. 머릿속 저장소에 넣어 둔 수식의 개념은 책을 읽어 나가는 동안 자연스레 정착되며, 통계학의 전체적인 흐름을 잡을 수 있다.

통계학의 목표와 기본 개념 이해부터
실제 사례를 바탕으로 한 데이터 해석까지!
PART_1에서는 준비 단계로서 통계학의 역할과 통계학을 배우면 좋은 점을 간단히 정리하고, PART_2에서는 평균과 분산, 표준편차 등 통계의 기본 개념을 그림과 함께 이해한다. 대표적 확률 분포인 이항 분포와 정규 분포는 PART_3에서 익힌다. 이후 PART_4에서는 데이터를 근거로 한 모집단 추측과 검정을 배우고, 여기서 더 나아가 회귀 분석이나 시계열 해석 등 더 응용하는 기법까지 다룬다. 각 장별로 내용에 맞는 사례 데이터를 직접 해석하기 때문에 개념과 툴을 적용하는 법을 자연스럽게 배울 수 있다.

대학 4년 통계 지식의 완독을 도와주는 3단 구성
① 하나의 원리 이해에 단 몇 분이면 충분 ② 수준에 맞춰 골라 읽는 ‘난이도’ 표시 ③ 사례와 이미지로 핵심용어를 다시 찍어주는 ‘30초 포인트’
《30분 통계학》은 입맛에 맞게 통계를 익힐 수 있는 것도 장점이다. 각 장에 표시된 난이도에 따라 쉬운 것부터 골라 읽을 수 있고, 친절하게 표시된 링크를 따라 예습하고 복습하기도 편리하다. 하나의 원리를 이해하는 데 걸리는 시간은 단 몇 분으로, 바쁜 시간 틈을 내서 읽는 데 유용하다. 원리를 배운 뒤에는 그림과 도표로 통계원리를 나타내는 ‘30초 포인트’를 통해 실제 적용법을 쉽게 이해할 수 있다.

PART1 통계학의 세계
[01장 통계학이란?]
001|데이터 해석의 기초
002|통계학의 역할: 개념의 계량화
003|통계학의 역할: 예측
004|통계학의 역할: 가설 검정과 분류
005|통계학의 일반성

PART2 데이터 읽기
[02장 데이터의 기초 지식]
006|데이터의 차원
007|양적 데이터와 질적 데이터
008|데이터의 척도 수준
009|횡단면 데이터와 시계열 데이터
010|데이터 중도 절단과 절사

[03장 도표와 그래프로 데이터 읽기]
011|도수분포표
012|히스토그램
013|5수 요약과 상자 수염 그림
014|시계열 그래프
015|상관과 산점도

[04장 데이터의 중심 지표]
016|평균
017|중앙값(메디안)
018|최빈값(모드)
019|가중 평균
020|평균 계산

[05장 데이터 분포의 흩어짐 지표]
021|평균절대편차
022|분산
023|표준편차
024|표준화(1)
025|표준화(2)

PART3 데이터 발생의 메커니즘
[06장 상관과 회귀]
026|공분산
027|공분산의 구조와 상관계수
028|상관계수의 구조
029|회귀 직선
030|관련계수

[07장 모집단과 표본]
031|데이터 해석의 목적
032|모집단과 표본
033|무작위 추출
034|확률 모형
035|동전 던지기

[08장 자산과 부채]
036|확률
037|조건부 확률
038|전확률 공식과 베이즈 정리(1)
039|전확률 공식과 베이즈 정리(2)
040|사건의 독립성

[09장 모집단을 설명하는 확률 분포]
041|확률 분포와 확률 변수
042|데이터란?
043|확률 분포의 평균
044|확률 분포의 분산
045|기댓값

[10장 이산형 확률 분포]
046|동전 던지기와 베르누이 시행
047|이항 분포(1)
048|이항 분포(2)
049|포아송 분포
050|기하 분포

[11장 연속형 확률 분포]
051|연속 확률 변수
052|확률 밀도 함수
053|균등 분포
054|정규 분포(1)
055|정규 분포(2)

PART4 데이터를 토대로 판단하기
[12장 무작위 표본]
056|확률 변수의 독립성
057|무작위 표본의 정의
058|표본 평균과 표본 분산
059|불편성
060|표본 평균의 분포

[13장 추정 1]
061|점 추정과 구간 추정
062|모평균의 구간 추정: 모분산이 기지일 때
063|모평균의 구간 추정: 모분산이 미지일 때(1)
064|모평균의 구간 추정: 모분산이 미지일 때(2)
065|간단한 수치 예시

[14장 추정 2]
066|대수의 법칙
067|모비율 추정: 베르누이 분포에서 뽑은 무작위 표본
068|모비율 추정: 점 추정과 신뢰구간
069|수치 예시
070|최우법

[15장 통계 가설 검정]
071|귀무가설과 대립가설
072|검정 방식
073|유의수준
074|t검정
075|모비율의 검정

[16장 두 집단의 비교]
076|실험군과 대조군
077|두 표본 t검정
078|대응이 있는 데이터
079|윌콕슨의 검정
080|인과 추론

[17장 질적 데이터 분석]
081|이원분할표
082|독립성의 검정(1)
083|독립성의 검정(2)
084|비율의 동등성 검정
085|카이 제곱 분포

[18장 회귀 분석]
086|회귀 모형
087|회귀 모형의 추정과 검정
088|중회귀 모형
089|결정계수
090|더미 변수

[19장 시계열 해석]
091|분산과 공분산
092|정상성
093|AR 모형
094|ARMA 모형
095|ARCH 모형

[20장 보충]
096|무상관과 독립의 관계
097|확률 변수 합의 평균과 분산
098|소득 격차 계측: 로렌츠 곡선
099|소득 격차 계측: 지니계수
100|검정의 보충