2025년 02월 15일 출간 | ISBN : 1193715970 | 546쪽 | 규격外 | 4판

제1장 통계학의 기본개념 제1절 통계학의 정의 제2절 통계의 종류 제2장 통계분석을 위한 자료 제1절 자 료 제2절 측 정 제3절 척 도 제3장 자료수집의 대상 제1절 모집단과 표본 제2절 표본추출방법 제4장 분포의 특성 제1절 중심성향 제2절 산포경향 제3절 왜 도 제4절 첨 도 제5절 도수분포표 제5장 확률과 확률이론 제1절 확률과 확률변수 제2절 확률이론 제6장 확률변수와 확률분포 제1절 확률변수 제2절 확률분포 제7장 이산확률분포 제1절 이항분포 제2절 초기하분포 제3절 포아송분포 제8장 연속확률분포 제1절 정규분포 제2절 표준정규분포 제3절 t분포 제4절 카이제곱(χ2)분포 제5절 F분포 제6절 지수분포 제9장 표본분포와 중심극한정리 제1절 표본분포 제2절 중심극한정리 제10장 추정 제1절 추정의 기본개념 제2절 점추정 제3절 구간추정 제4절 표본의 크기 제11장 가설검정 제1절 가설 제2절 가설검정 제3절 대표적인 가설검정의 종류 제12장 모집단의 평균에 대한 가설검정 제1절 모집단의 평균에 대한 가설검정 제2절 두 모집단평균에 대한 가설검정 제13장 모집단의 비율에 대한 가설검정 제1절 단일 모집단의 비율에 대한 가설검정 제2절 두 모집단의 비율에 대한 가설검정 제14장 모집단의 분산에 대한 가설검정 제1절 단일 모집단분산에 대한 가설검정 제2절 두 모집단분산에 대한 가설검정 제15장 분산분석 제1절 분산분석의 개념 제2절 일원분산분석 제3절 이원분산분석 제16장 연관성분석 제1절 상관분석 제2절 교차분석 제17장 회귀분석 제1절 회귀분석 제2절 단순회귀분석 제3절 다중회귀분석 제4절 더미변수를 이용한 회귀분석 제5절 비선형회귀분석 제18장 비모수 통계분석 제1절 비모수 통계분석 개요 제2절 단일 모집단 추론 제3절 쌍을 이룬 두 집단 간의 차이검정 제4절 두 모집단검정 제5절 세 개 이상 모집단의 중앙값검정 제6절 연검정

저자 서문
14년의 시간이 흐른 지금, 통계학 교재의 제4판을 여러분께 선보이게 되어 깊은 감회를 느낍니다. 인공지능(AI)과 빅데이터가 우리의 일상을 재편하는 이 시대에, 통계학의 중요성은 그 어느 때보다 부각되고 있습니다. 넘쳐나는 데이터와 진화하는 AI 모델들 사이에서, 통계학은 이들을 이해하고 활용하는 핵심 도구로 자리 잡았습니다.
AI가 많은 영역에서 혁신을 이끌고 있지만, 이는 결코 통계학의 가치를 대체하지 않습니다. 오히려 AI 시대에 통계학은 더욱 중요한 역할을 담당하고 있습니다. AI 모델의 개발과 평가, 결과 해석, 그리고 신뢰할 수 있는 의사결정을 위해서는 탄탄한 통계학적 기반이 필수적입니다. 통계학은 데이터의 품질을 관리하고, 적절한 모델을 선정하며, 복잡한 인과관계를 분석하는 데 있어 없어서는 안 될 도구입니다.
이 책을 통해 독자 여러분은 통계학의 기본 개념을 명확히 이해하고, 다양한 분석기법을 실제 데이터에 적용할 수 있는 능력을 기를 수 있을 것입니다. 더불어 AI 시대에 필수적인 통계적 사고력을 함양하여, AI 모델의 결과를 비판적으로 평가하고 해석할 수 있는 안목도 갖추게 될 것입니다.
통계학은 단순한 이론에 그치지 않습니다. 비즈니스 전략 수립, 의학 연구, 사회 정책결정 등 우리 삶의 다양한 영역에서 통계학은 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 이 책에서 배운 지식을 토대로, 여러분이 마주한 실제 문제들을 해결하는 데 통계학을 창의적으로 활용하시기를 바랍니다.
빠르게 변화하는 디지털 시대에, 통계학은 우리가 데이터의 바다에서 길을 잃지 않도록 이끄는 나침반과 같습니다. 이 책이 통계학을 배우고자 하는 모든 분들에게 믿음직한 나침반이 되어, 데이터와 AI의 시대를 지혜롭게 항해할 수 있도록 도와드리길 희망합니다.
여러분의 통계학 학습 여정에 이 책이 의미 있는 이정표가 되기를 진심으로 기원합니다. AI와 빅데이터의 시대에, 통계학을 공부하는 여러분의 노력이 큰 결실을 맺어 개인의 성장은 물론 우리 사회의 발전에도 기여할 수 있기를 바랍니다.