머리말
1장 평균. 분산. 표준편차
01 통계 처리를 해보자
02 이봉성 히스토그램
03 단봉성 히스토그램
04 히스토그램을 확률분포로 바꿔라
05 버스 대기시간 분포
06 확률밀도함수란 무엇인가
07 평균ㆍ분산ㆍ표준편차
08 분산의 이미지
09 분산이 반드시 ‘편차’는 아니다?
10 분산 구하는 법①
11 분산 구하는 법②
12 분산 구하는 법③
13 표준편차
14 편찻값
2장 정규분포
15 정규분포로 ‘근사’하자
16 표준정규분포
17 보통 정규분포와 표준정규분포의 대응
18 표준정규분포표 보는 법
19 여러 가지 표준정규분포표
20 80점은 몇 등?
21 정규분포의 수식은 자연의 많은 현상을 나타낸다
22 정규분포 사용법을 ‘식’으로 나타내다
23 정규분포의 합의 분포
3장 여러 가지 분포
24 이항분포
25 이항분포 예
26 이항분포를 정규분포로 푼다①
27 이항분포를 정규분포로 푼다②
28 이항분포를 정규분포로 푼다③
29 가장 중요한 중심극한정리
30 대수의 법칙
31 중심극한정리
32 포아송 분포
4장 추측통계
33 추측통계학
34 ‘대체적으로’ 정규분포를 따른다는 어떤 의미?
35 추측통계학, 첫걸음
36 추정 방법은 여러 가지
37 모평균의 점추정
38 랜덤 샘플링
39 모분산의 추정과 비편향분산
40 죽은 전문용어
41 모평균과 t분포와 구간추정
42 모분산의 구간추정
5장 가설검정
43 가설의 검정
44 여러 가지 검정
책을 마치며
부록① nCk가 뭐야뭐야
부록② 적합도 검정
도서소개
저자소개
목차소개
