추가 적립 안내

Sanjiv Jaggia, Alison Kelly의 《Business Statistics》 4판이 국내에 출간되었다. 4판은 이전 판에 비해 많은 개정을 담았으며 미흡했던 내용도 보강했다.

이 교재의 4판은 이전 판에서 호평을 받았던 5가지 핵심 특성을 강화하고 확장했다.

① 통합된 도입사례: 각 장은 흥미롭고 관련된 도입사례로 시작한다. 도입사례는 각 장 전체에 걸쳐 설명되며, 관련된 통계 분석이 이루어지며 도입사례 분석결과(분석결과에 대한 간략한 요약)가 제공된다. 도입사례는 다른 장에서 몇 가지 예제의 기초가 된다.
② 데이터 분석: 분석결과를 효과적으로 해석하고 정보를 전달하는 것은 비즈니스 환경에서 매우 효과적인 의사결정을 하는 데 중요하다. 학생들은 데이터를 수집하고, 그것을 적용하며 의미 있는 방식으로 정보를 전달하는 방법을 배운다.
③ 수업 시간에 배우는 방식으로 기술: 주제들은 직관과 설명으로 시작해서 적용으로 마무리하면서 수업 시간에 배우는 방식으로 제시된다.
④ 독창적인 회귀분석: 내용 반복 없이 제시되는 회귀분석과 관련된 내용은 이 교재의 중요한 특징이다.
⑤ Excel과 R의 통합적 사용: 학생들은 개념을 이해하고 계산하는 방법을 배우고 이어서 Excel과 R이 번거로운 계산을 수행하는 도구로 사용된다.

4판에서는 이러한 내용도 보완, 추가했다.
① 데이터 준비와 시각화에 대한 내용 추가
· 1장: 데이터 준비
· 2장: 데이터 시각화 방법
· 3장: 부분집합 평균에 대한 논의
· 4장: 경험적 확률 분석을 위한 피벗테이블 활용

② 회귀분석과 예측에 대한 재서술
· 14장: 적합도 척도
· 15장: 모형 가정과 일반적 위반에 대한 수정
· 16, 17, 18장: 비선형모형을 위한 시각화 개선
· 17장: 이항선택모형의 정확도
· 18장: 선형 예측모형과 비선형 예측모형

③ Excel과 R로 더 자세히 실습 진행
· 문제를 푸는 데 Excel과 R의 사용 강화

④ 흥미로운 실생활 예제 추가
· 새로운 예제, 연습문제, 사례연구 추가
· 응용예제를 보다 현실성 있게 하기 위한 데이터의 업데이트
· 1, 2, 3, 15, 16, 17장에서 데이터 분석에서 빅데이터 사용
· 몇 개의 장에서 사례연구 제안을 위한 빅데이터 사용

CHAPTER 1 데이터 및 데이터 준비
1.1 데이터 유형
1.2 변수 및 측정척도
1.3 데이터 준비
1.4 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 2 표와 그래프 방법
2.1 범주형 변수 시각화 방법
2.2 두 범주형 변수 간 관계 시각화 방법
2.3 수치형 변수 시각화 방법
2.4 기타 데이터 시각화 방법
2.5 줄기-잎 그림
2.6 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 3 수치적 기술측도
3.1 중심위치 측도
3.2 백분위수 및 상자그림
3.3 기하평균
3.4 산포측도
3.5 평균-분산 분석 및 샤프지수
3.6 상대위치 분석
3.7 연관성 측도
3.8 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 4 확률 기초
4.1 기본적인 확률 개념
4.2 확률법칙
4.3 분할표와 확률
4.4 전확률 법칙 및 베이즈 정리
4.5 셈 규칙
4.6 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 5 이산확률분포
5.1 확률변수 및 이산확률분포
5.2 기대값, 분산, 표준편차
5.3 포트폴리오 수익률
5.4 이항분포
5.5 포아송 분포
5.6 초기하분포
5.7 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 6 연속확률분포
6.1 연속확률변수 및 균등분포
6.2 정규분포
6.3 기타 연속확률분포
6.4 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 7 표본추출과 표집분포
7.1 표본추출
7.2 표본평균의 표집분포
7.3 표본비율의 표집분포
7.4 유한모집단수정항
7.5 통계적 품질관리
7.6 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 8 구간추정
8.1 σ가 알려진 경우 모평균에 대한 신뢰구간
8.2 σ가 알려지지 않은 경우 모평균에 대한 신뢰구간
8.3 모비율에 대한 신뢰구간
8.4 필요한 표본크기의 선택
8.5 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 9 가설검정
9.1 가설검정 소개
9.2 σ가 알려진 경우 모평균에 대한 가설검정
9.3 σ가 알려지지 않은 경우 모평균에 대한 가설검정
9.4 모비율에 대한 가설검정
9.5 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 10 두 모집단에 관한 통계적 추론
10.1 두 평균의 차이에 관한 추론
10.2 평균 차이에 관한 추론
10.3 두 비율 간 차이에 관한 추론
10.4 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 11 모분산에 대한 통계적 추론
11.1 모분산에 대한 추론
11.2 두 모분산 비율에 대한 추론
11.3 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 12 카이제곱검정
12.1 다항실험을 위한 적합도 검정
12.2 독립성에 대한 카이제곱검정
12.3 정규분포에 대한 카이제곱검정
12.4 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 13 분산분석
13.1 일원분산분석
13.2 다중비교검정
13.3 상호작용이 없는 이원분산분석
13.4 상호작용이 있는 이원분산분석
13.5 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 14 회귀분석
14.1 상관계수에 대한 검정
14.2 선형회귀모형
14.3 적합도 척도
14.4 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 15 회귀모형의 추론
15.1 유의성 검정
15.2 선형제약에 대한 일반적인 검정
15.3 반응변수에 대한 구간 추정치
15.4 모형의 가정과 일반적인 위반
15.5 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 16 비선형관계를 위한 회귀모형
16.1 다항식 회귀모형
16.2 로그변수를 가진 회귀모형
16.3 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 17 더미변수가 포함된 회귀모형
17.1 더미변수
17.2 더미변수와 수치형 변수의 상호작용
17.3 선형확률모형과 로지스틱 회귀모형
17.4 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 18 시계열 데이터를 이용한 예측
18.1 시계열의 예측과정
18.2 단순평활법
18.3 추세와 계절성을 위한 선형회귀모형
18.4 추세와 계절성을 위한 비선형회귀모형
18.5 인과형 예측모형
18.6 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

CHAPTER 19 비모수검정
19.1 모중앙값에 대한 검정
19.2 두 모중앙값 차이에 대한 검정
19.3 세 개 이상 모중앙값 차이에 대한 검정
19.4 스피어만 순위상관 검정
19.5 부호검정
19.6 런 검정
19.7 데이터 분석
핵심 개념
추가 연습문제

부록 A R 시작하기
부록 B 통계표
부록 C 주요 연습문제 해답