파이썬을 이용한 통계분석 (통계 기초 이론 이해와 응용)

파이썬을 이용한 통계분석 (통계 기초 이론 이해와 응용)

$42.09
Description
이 책은 총 아홉 개의 장으로 구성되어 있다. 1장은 통계적 이론이나 파이썬의 사용에 초보적인 독자들도 쉽게 학습할 수 있도록 파이썬의 기초 사용법 및 필수적인 기본 문법을 포함한 매뉴얼을 제시하였고, 2~6장은 통계 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 통계학의 기초 이론을 다루었으며, 7~9장은 자료분석을 위한 방법론들을 비교적 상세하게 소개하였다. 초급 통계 또는 중급 분야에서 중요하게 사용되는 분산분석 분야와 회귀분석 분야는 다른 기초 교재보다 다소 높은 수준 정도로 집필하였다.
각 장에 나와 있는 다양하고 수많은 예제는 이 책의 특징이라고 할 수 있다. 독자들이 실무적 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있도록 파이썬 프로그램과 프로그램 실행 결과를 제시하면서 이에 대해 상세히 해설하였다. 또한, 통계 입문서이지만 기존의 파이썬 통계분석 책보다 더욱 심도 있게 다루었으며, 파이썬 프로그램 코드는 초보자가 쉽게 따라 할 수 있도록 훨씬 간결하게 집필하였다.
저자

이원우

-연세대학교응용통계학과졸업
-(미)버지니아택주립대(Blacksburg)통계학과박사졸업
-현)보스웰코리아대표이사

목차

1장파이썬알아보기
1.1파이썬이란
1.2파이참설치및실행하기
1.3주피터노트북사용하기
1.4구글코랩사용하기
1.5파이썬기본문법
1.6예제파일실행하기

2장자료의특징파악하기
2.1모집단과표본
2.2대푯값
2.3퍼짐의정도
2.4왜도와첨도
2.5도수분포표

3장확률과확률분포
3.1확률과표본공간
3.2확률변수의분류
3.3확률변수와확률분포
3.4기댓값
3.5베르누이분포
3.6정규분포
3.7결합분포와상관계수
3.8기댓값과분산의응용

4장표본분포에대한이해
4.1표본
4.2통계량
4.3표본평균의분포
4.4표본비율의분포
4.5표본분산의분포
4.6표본추출방법

5장통계적추정
5.1점추정
5.2구간추정
5.3평균에대한신뢰구간추정
5.4비율에대한신뢰구간추정
5.5분산에대한신뢰구간추정
5.6서로독립인두집단의평균들차이에대한신뢰구간추정
5.7짝으로이루어진자료의차에대한신뢰구간추정
5.8표본크기의결정

6장의사결정을하기위한절차(가설검정)
6.1귀무(영)가설과대립가설
6.2검정통계량과귀무가설의기각역
6.3유의수준
6.4가설검정의예
6.5유의확률
6.6분산에대한가설검정
6.7두모집단간의차에대한검정
6.8짝으로된자료에대한검정
6.9두모집단비율들의차에대한검정
6.10두집단분산간의차에대한가설검정

7장분류된자료(범주형)에대한분석
7.1다항분포
7.2적합도검정
7.3독립성검정
7.4동질성검정
7.5연관성척도

8장여러집단간의차이(분산분석)
8.1분산분석의원리
8.2분산분석의가정
8.3일원배치분산분석
8.4이원배치분산분석
8.5다중비교검정(범위검정)
8.6잔차분석
8.7자료변환
8.8비모수적분산분석:순위자료에대한분산분석
8.9공분산분석
8.10두집단분산간의차에대한가설검정
8.11등분산가정에대한가설검정

9장회귀분석
9.1단순선형회귀모형
9.2쫐at(β)_1에대한통계적성질
9.3쫐at(Y)에대한통계적성질
9.4결정계수
9.5잔차분석
9.6원점을지나는회귀모형
9.7변수변환
9.8다중선형회귀모형
9.9표준화
9.10질적변수의설명변수사용
9.11부분가설검정
9.12변수선택
9.13교호모형
9.14꺾은선회귀모형
9.15두개이상의회귀선비교
9.16자기상관
9.17가중최소제곱법

부록분포표
1.표준정규분포표
2.t-분포표
3.F-분포표
4.χ^2-분포표
5.Duncan의d(r,v)
6.Tukey의q(k,v)
7.Durbin-Waston
8.Kruskal-Wallis통계량의임계값
9.F(max)=S^2(max)/S^2(min)

연습문제풀이
참고문헌
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