확률과 통계의 기본부터 심화까지 체계적으로 설명하는 책 확률과 통계를 크게 기술통계학과 추측통계학으로 분류하여 기본 이론부터 심화 이론까지 체계적으로 설명하는 책입니다. 기술통계학에서는 자료의 정리와 요약, 확률, 확률변수와 확률분포, 표본분포를 다루고, 추측통계학에서는 추정과 가설 검정을 중점적으로 다루며 분산분석, 범주형 자료분석, 상관분석, 회귀분석까지 함께 소개합니다. 통계학을 전공한 학생뿐 아니라 공학을 전공하거나 일반 교양과목으로 배우는 학생도 쉽게 이해할 수 있도록 수학적 배경은 최소화하였습니다. 또한 개념을 명확히 이해할 수 있는 기본 예제부터 실생활 및 공학 분야를 적용한 응용 예제까지 풍성하게 구성하였습니다. 연습문제의 [컴퓨터 실습] 문제를 통해 Excel로 직접 데이터를 분석해보면 통계적 사고력과 문제해결력을 기를 수 있습니다.

[들어가기 전에] 통계학이란? PART 01. 기술통계학 Chapter 01. 자료의 정리와 요약 1.1 도표를 이용한 자료 정리 1.2 그림을 이용한 자료 정리 1.3 대푯값 1.4 산포도 1.5 상자그림 연습문제 Chapter 02. 확률 2.1 표본공간과 사건 2.2 확률 2.3 조건부 확률 2.4 독립사건 2.5 베이즈 정리 연습문제 Chapter 03. 확률변수와 확률분포 3.1 확률변수 3.2 확률분포 3.3 확률변수의 기댓값과 분산 3.4 결합확률분포 3.5 공분산과 상관계수 연습문제 목차 Chapter 04. 여러 가지 확률분포 4.1 이산확률분포 4.2 연속확률분포 연습문제 Chapter 05. 표본분포 5.1 모집단과 표본분포 5.2 표본평균의 분포 5.3 여러 가지 표본분포 5.4 표본평균 차의 분포 5.5 표본비율의 분포 연습문제 PART 02. 추측통계학 Chapter 06. 추정 6.1 통계적 추정 6.2 모평균의 추정 6.3 모평균 차의 추정 6.4 모비율의 추정 6.5 모비율 차의 추정 6.6 모분산의 추정 6.7 표본의 크기 결정 연습문제 Chapter 07. 가설검정 7.1 가설검정 7.2 모평균의 검정 7.3 모비율의 검정 7.4 모평균 차의 검정 7.5 모비율 차의 검정 연습문제 Chapter 08. 분산분석 8.1 일원분산분석 8.2 이원분산분석 연습문제 Chapter 09. 범주형 자료분석 9.1 적합도 검정 9.2 동질성 검정 9.3 독립성 검정 연습문제 Chapter 10. 상관분석과 회귀분석 10.1 상관분석 10.2 회귀분석 10.3 회귀계수의 추정과 검정 연습문제 부록 참고문헌 찾아보기