통계학은 자료를 수집하고 이를 요약하거나 분석하여 유용한 정보로 가공하는 규칙과 절차에 관한 학문이다. 이 책은 대학에서 처음으로 통계학을 접하는 경영 및 경제 분야의 학생들을 위해 통계학의 기본적인 지식을 담은 입문서로 경영·경제자료의 가공을 통해 불확실한 환경하에서의 합리적인 의사결정능력을 함양하는 것에 그 목적이 있다. 이러한 목적을 효과적으로 달성하기 위해 이 책은 다음과 같이 구성되었다. ? 통계 관련 입문서들이 많음에도 불구하고, 통계학을 다루는 학문분야의 다양성으로 인해 입문서의 선택이 용이하지 못하는 것 또한 사실이다. 이에 경영학이나 경제학에 초점을 맞춘 입문서들이 출판되고 있다. 이 책은 특히 경영학을 전공하는 학생들을 위한 입문서에 초점을 맞춰 구성되었으며 예제 및 연습문제 또한 경영현상 관련 내용으로 구성되었다. ? 예제와 연습문제 해결을 위한 이론적 계산과정 뿐만 아니라 경영현장 실무에 가장 많이 쓰이는 Excel을 활용한 계산과정을 함께 제시하였다. ? 나아가 최근 통계학에 많은 관심을 가지고 있는 학생들을 위해 통계 프로그램 중 하나인 파이션의 활용 가이드 및 교재 내 예제의 prompt를 제공, 파이션 프로그램의 접근 용이성을 제공함으로써 향후 통계관련 심화과정을 위한 기초지식 및 기술적 능력 습득에 도움이 되는 참고도서로의 활용도가 높을 것으로 판단한다.

머리말 iii CHAPTER 01 서론 1.1 통계학이란? 1.1.1 통계학의 정의 1.1.2 통계학의 유형 1.2 통계학의 목표 1.2.1 통계학의 주된 목표 1.3 기본 용어의 이해 1.3.1 모집단과 표본 1.4 변수 1.4.1 정성변수와 정량변수 1.4.2 정량변수의 구분(이산변수와 연속변수) 1.5 척도 1.5.1 명목척도와 순서척도 1.5.2 간격척도와 비율척도 연습문제 CHAPTER 02 자료의 수집 2.1 자료 2.1.1 1차 자료와 2차 자료 2.1.2 횡단면 자료와 시계열 자료 2.2 설문지 작성 2.2.1 조사목적에 적합한 주제 및 질문 항목 선정 2.2.2 최소한의 문항 수 선정 2.2.3 명확한 용어의 사용 2.2.4 문항의 유형 결정 2.2.5 간결한 문장과 이중 질문 배제 2.2.6 설문문항의 배열 2.3 표본조사 2.3.1 표본조사의 필요성 2.3.2 표본추출방법 2.4 통계의 오용 2.4.1 수집의 오류 2.4.2 표집자료수의 부족 2.4.3 비교근거의 오류 2.4.4 제시방법의 오류 2.4.5 부적절한 통계 연습문제 CHAPTER 03 자료의 요약 3.1 범주자료의 요약 3.1.1 도수분포표 3.1.2 막대도표 3.1.3 파이도표 3.2 정량자료의 요약 3.2.1 계급이 사용되지 않은 도수분포표 3.2.2 계급이 있는 도수분포표 3.2.3 히스토그램과 도수다각형 3.2.4 줄기-잎 그림 3.2.5 정량자료 분포의 형태 3.3 두 변수의 관련성 요약 3.3.1 교차표 3.3.2 산점도 3.4 자료의 수(數) 요약 3.4.1 중심위치 3.4.2 변동성 3.4.3 형태 3.4.4 상대위치 3.4.5 상자그림 3.4.6 도수분포표 자료의 요약 3.4.7 두 정량변수의 선형관계 3.5 Python 활용 3.5.1 describe() 활용한 기술 통계량 도출 3.5.2 python함수 활용 연습문제 CHAPTER 04 확률의 이해 4.1 확률의 개념 4.1.1 확률 4.1.2 확률실험, 표본공간과 사건 4.1.3 확률의 조건 4.1.4 확률부여방법: 고전적 & 상대도수 방법 4.1.5 복합실험 4.2 확률법칙 4.2.1 여사건과 여사건법칙 4.2.2 교사건과 합사건 4.2.3 확률의 덧셈법칙 4.2.4 조건부확률과 독립사건 4.2.5 확률의 곱셈법칙 4.3 확률법칙의 활용 4.3.1 전확률법칙 4.3.2 결합확률분포표 4.3.3 확률나무 4.3.4 베이즈법칙 연습문제 CHAPTER 05 이산확률분포 5.1 확률변수와 확률분포 5.1.1 확률변수 5.1.2 이산확률변수와 연속확률변수 5.1.3 이산확률분포 5.1.4 이산확률분포의 특성 5.2 결합확률분포 5.2.1 두 확률변수의 결합확률분포 5.2.2 결합확률분포의 특성 5.2.3 두 확률변수의 독립성 5.2.4 두 확률변수의 합 5.3 이항분포 5.3.1 베르누이시행 5.3.2 이항분포 5.3.3 이항분포의 누적확률계산 5.3.4 이항분포의 평균과 분산 5.4 포아송분포 5.4.1 포아송실험 5.4.2 포아송확률변수와 포아송분포 5.4.3 포아송분포의 확률계산 5.4.4 이항분포와 포아송분포 5.4.5 포아송분포의 평균과 분산 5.5 초기하분포 5.5.1 초기하실험 5.5.2 초기하확률변수와 초기하분포 5.5.3 초기하분포의 평균과 분산 5.6 Python의 활용 5.6.1 이항분포의 확률계산 5.6.2 포아송분포의 확률계산 5.6.3 초기하분포의 확률계산 연습문제 CHAPTER 06 연속확률분포 6.1 연속확률분포의 정의 6.1.1 연속균등분포 6.2 정규분포 6.2.1 정규분포 6.2.2 정규분포의 확률계산 6.2.3 Z 의 계산 6.2.4 이항분포와 정규분포 6.3 지수분포 6.3.1 지수분포 6.3.2 지수분포의 확률계산 6.4 Python의 활용 6.4.1 정규분포의 확률계산 6.4.2 Z값의 계산 연습문제 CHAPTER 07 표본분포 7.1 표본분포의 개념 7.1.1 표본분포의 정의 7.2 한 모집단과 표본분포 7.2.1 표본평균의 표본분포 7.2.2 표본평균의 표본분포와 t분포 7.2.3 표본비율의 표본분포 7.2.4 표본분산의 표본분포와 ?2분포 연습문제 CHAPTER 08 통계적 추론의 기초 8.1 추정 8.1.1 추정과 추정량 8.1.2 좋은 추정량의 기준 8.1.3 신뢰구간 8.1.4 모평균의 신뢰구간 추정 8.1.5 신뢰수준과 신뢰구간의 폭 8.1.6 모평균 추정을 위한 표본크기 8.2 가설검정 8.2.1 일반적 가설검정 8.2.2 통계적 가설검정 8.2.3 검정통계량 8.2.4 유의수준과 임계값 8.2.5 p 값 8.2.6 모평균에 관한 가설검정 8.3 Python활용 8.3.1 모평균 신뢰구간의 오차한계 8.3.2 모평균에 관한 우측검정의 p 값 연습문제 CHAPTER 09 한 모집단에 관한 추론 9.1 모평균 추론 9.1.1 모평균 추론을 위한 통계량(? 알려지지 않은 경우) 9.1.2 모평균의 신뢰구간 추정 9.1.3 모평균에 관한 가설검정 9.2 모분산 추론 9.2.1 모분산 추론을 위한 통계량 9.2.2 모분산의 신뢰구간 추정 9.2.3 모분산에 관한 가설검정 9.3 모비율 추론 9.3.1 모비율 추론을 위한 통계량 9.3.2 모비율의 신뢰구간 추정 9.3.3 모비율에 관한 가설검정 9.3.4 모비율 추정을 위한 표본크기 연습문제 CHAPTER 10 두 모집단에 관한 추론 10.1 모평균차이의 추론 10.1.1 모평균차이의 활용 10.1.2 관측자료와 실험자료 10.1.3 독립표본의 자료구조 10.1.4 모평균차이의 추론을 위한 통계량 10.1.5 모평균차이의 신뢰구간 추정 10.1.6 모평균차이에 관한 가설검정 10.2 쌍체표본을 사용한 모평균차이의 추론 10.2.1 쌍체표본의 자료구조 10.2.2 모평균차이의 추론을 위한 통계량: 쌍체표본 10.2.3 모평균차이의 신뢰구간 추정: 쌍체표본 10.2.4 모평균차이에 관한 가설검정: 쌍체표본 10.2.5 독립표본과 쌍체표본 10.3 모분산비율의 추론 10.3.1 모분산비율의 활용 10.3.2 모분산비율의 추론을 위한 통계량 10.3.3 모분산비율의 신뢰구간 추정 10.3.4 모분산비율에 관한 가설검정 10.4 모비율차이의 추론 10.4.1 모비율차이의 활용 10.4.2 모비율차이의 추론을 위한 통계량 10.4.3 모비율차이의 신뢰구간 추정 10.4.4 모비율차이에 관한 가설검정 10.5 Python활용 10.5.1 [t-검정: 등분산 가정 두집단]의 활용 10.5.2 [t-검정: 이분산 가정 두집단]의 활용 10.5.3 [t-검정: 쌍체비교]의 활용 10.5.4 [F-검정: 분산에 대한 두 집단]의 활용 연습문제 CHAPTER 11 분산분석 11.1 기본개념 11.1.1 분산분석의 활용 11.1.2 실험단위와 반응변수 11.1.3 요인과 요인수준 11.1.4 실험계획법과 분산분석 11.2 분산분석: 일원배치법 11.2.1 일원배치법의 자료구조 11.3 분산분석: 일원분산분석 11.3.1 일원분산분석의 가설 11.3.2 일원분산분석의 검정통계량 11.3.3 일원분산분석의 가설검정 11.4 다중비교 11.4.1 다중비교 11.4.2 LSD검정 연습문제 CHAPTER 12 단순회귀분석 12.1 두 정량변수(X, Y)의 선형관계 12.1.1 공분산 12.1.2 상관계수 12.2 표본회귀선의 추정 12.2.1 직선의 식 12.2.2 표본회귀식과 표본회귀모형 12.2.3 최소제곱법 12.3 표본회귀선의 적합도 12.3.1 표본회귀선의 적합도 12.3.2 오차제곱합 12.3.3 결정계수 12.3.4 결정계수와 상관계수 12.4 모회귀계수에 관한 가설검정 12.4.1 모회귀식과 모회귀모형 12.4.2 자료구조 및 가정 12.4.3 기울기에 관한 가설검정 (F검정) 12.4.4 기울기에 관한 가설검정(t 검정) 12.4.5 절편에 관한 가설검정 12.5 모회귀계수의 구간추정 12.5.1 기울기의 신뢰구간 12.5.2 절편의 신뢰구간 12.6 Python활용 12.6.1 표본회귀선의 기울기 12.6.2 표본회귀선의 절편 12.6.3 표본회귀선의 결정계수 12.6.4 OLS 요약결과의 활용 연습문제 CHAPTER 13 비모수통계학 13.1 비모수통계학의 특성 13.2 다항분포모형과 카이제곱(? ) 검정 13.2.1 다항분포모형 13.2.2 카이제곱검정 13.2.3 독립성검정 13.2.4 동질성검정 13.2.5 적합성검정 연습문제 부록 찾아보기