앤더슨의통계학(6판)

-도서소개-

　본서는 "Essentials of Mordern Business Statistics" 를 번역한 책으로서 원저의 저자들은 통계학 저서에서 지금까지 하지 않았던 창의적인 시도를 하였다. 먼저 통계학 책에서 많이 사용되었던 수식과 증명은 먼저 이해하여야만 적용할 수 있는 사전적 지식으로 고착화 되어, 우리나라에서 통계학이 광범위하게 활용되는데 큰 걸림돌로 작용되었다. 그러나 본서는 통계학의 활용에 필요한 수식사용을 최소화하고, 제시된 수식도 대화체로 사칙연산만 알면 이해할 수 있도록 어렵지 않게 설명하고 있어서 통계학을 쉽게 공부할 수 있도록 작성되었다. 두 번째로 최근의 풍부한 자료를 바탕으로 통계학 응용을 실감나게 할 수 있다는 점이다.

-저자약력-

<류귀열>

　- Hadoop 기반 빅데이터에 올인하다.

　　서경대학교(gyryu@skuniv.ac.kr)

　　류귀열교수는 서울대학교 자연과학대학 계산통계학과를 졸업하고 동대학원에서 석사학위를 취득하였고, 박사는 시계열분석 분야로 취득하였다. 이후 KT 경영연구소 선임연구원을 역임하였으며 해외협력단에서 베트남사업개발을 담당하였다. 현재 서경대학교 컴퓨터과학과 교수로 재직 중이다. 1992년부터 통신시장분석 및 전략을 연구하였으며, 관련 연구를 통계학회, 자료분석학회, 데이터정보과학회 등에 발표하였다. 최근에는 Hadoop을 기반으로하는 빅데이터 시스템 구축과 통계학을 이용한 빅데이터 분석 분야에 올인하여 연구하고 있다.

<김창규>

　- 모든 시작은 쉽고 재미있게.

　　자유계약자(brainy78@gmail.com)

　　김창규 저자는 학, 석, 박사를 모두 광운대학교에서 취득한 성골이다. 전자물리는 얕게, 경영정보는 격하게 전공하였다. 경영정보를 지도해준 김상훈교수와의 인연을 놓치기 싫어 박사학위까지 감행하였다. 부름이 있는 곳에 통계학, 프로그래밍, 데이터베이스의 재미를 설파한다. 비빔밥을 먹다 통섭의 중요성을 깨닫고 만다. 그후 학제 간 연구, 특히 통계 및 프로그래밍을 전공과 연계할 수 있도록 학생을 돕는 것이 사명이다. 여행과 사진 촬영이 인생의 낙이라, 한 조직에 소속되지 않고 바람과 구름을 따르는 나그네의 삶을 선호한다.

<최승은>

　- aroma55@hanmail.net

　　최승은 교수는 경영학과를 졸업하고 대학원에서 석사학위를 취득한 후 파생금융상품 분야로 박사학위를 받았다. 이후 경희대와 서울시립대에서 경영통계학을 강의하고 그 외 여러 대학에서 재무관리와 회계학을 강의하였다. 현재 홍익대, 상명대 외래강사로 출강하고 있으며, 한국증권학회와 한국금융정보학회 회원으로 활동하며 연구하고 있다.

<김민중>

　- 확률론에서 통계로 첫 발을 내딛다.

　　서울대학교(ellipse@snu.ac.kr)

　　숭실대학교 수학과를 과 수석으로 졸업하고 서울대학교 자연과학대학 수리과 학부에서 석사학위를 취득하였다. 현재 동 대학원에서 박사과정 연구생으로 확률과정론에 대히 연구하고 있다. 2010년부터 Dirichlet form을 이용한 확률과정의 재귀성, 일시적 그리고 비확산성에 대해서 연구하고 있고 연구 결과를 국제 수학, 확률론 학회 등에 발표하였다. 2012년도에는 generalized Dirichlet form의 재귀성에 대한 연구 주제로 한국연구재단(NRF)의 글로벌 박사 펠로십(global phd. Fellowship) 사업에 선정되었다.

<이성철>

　- 남서울대학교(sclee@nsu.ac.kr)

　　이성철 교수는 인하대학교 수학과를 졸업하고 동대학원에서 응용수학으로 석사학위를 수리통계학으로 박사학위를 취득하였다. 남서울대학교 산업경영공학과 교수로 재직중이며, 교무처장, 입학처장을 역임하고 현재 기획조정관리 실장 및 통계분석연구소장을 맡고 있다. 사회활동으로는 행정자치부 자원봉사 진흥위원회 실무위원과 한국대학사회봉사협의회 전문위원을 맡고 있으며, 한국대학생 해외봉사단 단장을 역임하였다.

-목차-

　Chapter 1 자료와 통계학

　- 1.1 경영학과 경제학 분야에의 응용

　- 1.2 자료

　- 1.3 자료의 출처

　- 1.4 기술통계학

　- 1.5 통계적 추론

　- 1.6 엑셀을 이용한 통계분석

　- 1.7 데이터 마이닝

　- 1.8 통계분석을 위한 윤리적 가이드라인

　Chapter 2 기술통계학 : 표와 그래프 표현

　- 2.1 범주형 자료 요약

　- 2.2 정량적 자료 요약

　- 2.3 표를 이용한 두 변수 요약하기

　- 2.4 그래프를 이용하여 두 변수 요약하기

　- 2.5 자료시각화 : 효과적인 그래프 표현에서 최선의 방법

　Chapter 3 기술통계량 : 정량적 측정

　- 3.1 위치의 척도

　- 3.2 변동성의 척도

　- 3.3 분포의 모양, 상대적 위치, 이상값을 측정하는 척도

　- 3.4 5개 숫자요약과 박스플롯

　- 3.5 두 변수 간의 관계의 척도

　- 3.6 자료 계기판 : 효과를 높이기 위해 수치적 척도 추가하기

　Chapter 4 확률 입문

　- 4.1 확률실험, 계산법칙과 확률 부여하기

　- 4.2 사건과 확률

　- 4.3 확률의 기본 관계

　- 4.4 조건부 확률

　- 4.5 베이즈 정리

　Chapter 5 이산확률분포

　- 5.1 확률변수

　- 5.2 이산확률분포

　- 5.3 기대값과 분산　

　- 5.4 이향확률분포

　- 5.5 포아송 확률분포

　- 5.6 초기하확률분포

　Chapter 6 연속확률분포

　- 6.1 균일확률분포

　- 6.2 정규확률분포

　- 6.3 지수확률분포

　Chapter 7 표본과 표본분표

　- 7.1 전자협회의 표본추출 문제

　- 7.2 표본추출하기

　- 7.3 점추정(Point Estimation)

　- 7.4 표본분포의 소개

　- 7.5 의 표본분포

　- 7.6 의 표본분포

　- 7.7 기타 표본추출 방법

　Chapter 8 구간추정

　- 8.1 모집단 평균 : 가 알려져 있는 경우

　- 8.2 모집단 평균 : 가 알려져 있지 않은 경우

　- 8.3 표본크기의 결정

　- 8.4 모집단 비율

　Chapter 9 가설검정

　- 9.1 귀무가설과 대립가설 설정

　- 9.2 제1종 오류와 제2종 오류

　- 9.3 모집단 평균 : 를 알고 있을 때

　- 9.4 모집단 평균 : 를 모를 때

　- 9.5 모비율

　Chapter 10 평균 비교, 실험설계와 분산분석

　- 10.1 두 모집단 평균 차이에 대한 추정 : 과 를 알고 있을 때

　- 10.2 두 모집단 평균 차이에 대한 추정 : 과 를 모를 때

　- 10.3 두 모집단 평균 차이에 대한 추정 : 대응표본

　- 10.4 실험설계 소개와 분산분석

　- 10.5 분산분석과 완전무작위설계

　Chapter 11 비율을 포함한 비교와 독립성 검정

　- 11.1 두 모집단의 비율 차이에 대한 추론

　- 11.2 다향모집단 비율의 동일성에 대한 가설검정

　- 11.3 독립성 검정

　Chapter 12 단순선형회귀

　- 12.1 단순선형회귀 모형

　- 12.2 최소제곱법

　- 12.3 결정계수

　- 12.4 모형의 가정

　- 12.5 유의성 검정

　- 12.6 추정회귀식을 이용한 추정과 예측

　- 12.7 엑셀의 회귀분석 도구

　- 12.8 잔차분석 : 모형가정의 타당화

　- 12.9 이상값과 영향력 있는 관측값

　Chapter 13 다중회귀분석

　- 13.1 다중회귀모형

　- 13.2 최소제곱법

　- 13.3 다중결정계수

　- 13.4 모형의 가정

　- 13.5 유의성 검정

　- 13.6 추정회귀식을 이용한 추정과 예측

　- 13.7 잔차분석

　- 13.8 범주형 독립변수

　Chapter 14 통계적 품질관리