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    30분 통계학

    30분 통계학 도쿄대학교 기초 통계학 강의를 한 권에 담았다!

    시리즈 : 길벗 30분 시리즈 [7]

    • 구라타 히로시 저
    • 김소영 역
    • 길벗
    • 2018년 10월 20일
    • 정가
      15,000원
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    위시리스트
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    - [0]
    ISBN: 9791160505948 272쪽 465g 148 x 210 (㎜)

    지금 이책은

    • 판매지수 : 190

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    시리즈 길벗 30분 시리즈 (7)

    책 소개

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    출판사 리뷰

    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.

    저자 소개

    구라타 히로시
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 일본
    • 분류 : 기타
    • 인기지수 : 22
    최근저서

    도쿄대학 대학원 종합문화연구과·교양학부 교수. 교토대학 경제학부를 졸업하고 히토쓰바시 대학원 경제학 연구과의 이론 경제학 및 통계학 전공 박사 후기 과정을 수료하여 경제학 박사 학위를 받았다. 야마구치대학 경제학부 조교수로 취임한 후 2000년 도쿄대학 대학원 종합문화 연구과·교양학부 조교수를 거쳐 2012년부터 교수로 재직 중이다.
    저서(공저)로는 《Generalized Least Squares》, 《입문 통계 해석》이 있다.

    정석오
    • 구분 : 감수
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 경제/경영/자기계발 저자 , 기타
    • 인기지수 : 33
    최근저서

    2005년부터 현재까지 한국외국어대학교 통계학과 교수로 재직 중이며, (주)서스틴베스트 자문위원이자 엘지유플러스 빅데이터센터 자문위원으로도 활동하고 있다.
    저서로는 《베이지안 통계학(공저)》 이 있고, 역서로는 《빅데이터 통계 분석과 그래픽용 프로그래밍 언어의 대표 주자! 오픈소스 R 》이 있다.

    역자 소개

    김소영
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 인문/철학자 , 경제/경영/자기계발 저자 , 예술/취미 저자 , 과학/공학 저자 , 기타
    • 인기지수 : 362
    최근저서

    대학 졸대학 졸업 후 일본에서 일을 하던 중 독서를 좋아하던 역자는 다른 나라 언어로 그려진 책의 재미를 우리나라 독자에게 전달하고자 하는 마음으로 번역을 시작했다. 저자의 색깔에 녹아든 번역을 추구하며, ​현재 번역 에이전시 엔터스코리아에서 출판기획 및 일본어 전문 번역가로 활동하고 있다.
    주요 역서로는 『초등수학 부모가 가르쳐라』, 『처음으로 시작하는 천체관측』, 『최소한주의(출간예정)』이 있다.

    책 속에서

    목차

    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

    맺음말
    찾아보기
    참고 문헌

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