세상에서 가장 쉬운 통계학입문 (고지마 히로유키)
완독일
2020.07.11
목차
제0강의 ‘통계학’을 효율적으로 한 단계씩 이해하는 것이 목적
제1강의 도수분포표와 히스토그램 : 데이터의 특징을 돋보이게 하는 도구
제2강의 평균값의 역할과 평균값을 이해하는 방법 : 평균값은 지렛대가 균형을 이루는 지점
제3강의 분산과 표준편차 : 흩어져 있는 데이터 상태를 추정하는 통계량
제4강의 표준편차① : 데이터의 특수성을 평가
제5강의 표준편차② : 주식리스크의 지표(주가변동성)로 활용
제6강의 표준편차③ : 하이 리스크와 하이 리턴, 샤프지수도 이해
제7강의 정규분포 : 키, 동전 던지기 등에서 흔히 볼 수 있는 분포
제8강의 통계적 추정의 출발점 : 정규분표를 이용해서 ‘예언’
제9강의 가설검정 : 하나의 데이터로 모집단을 추리
제10강의 구간추정 : 95% 적중하는 신뢰구간 찾기
제11강의 모집단과 통계적 추정 : ‘부분’으로 ‘전체’를 추론
제12강의 모분산과 모표준편차 : 모집단 데이터의 분포 상태를 나타내는 통계량
제13강의 표본평균① : 여러 데이터의 평균값은 한 데이터의 평균값보다 모평균에 가깝다
제14강의 표본평균② : 관측 데이터가 늘어날수록 예언 구간은 좁아진다
제15강의 표본평균을 이용한 모평균의 구간추정 : 모분산을 알고 있는 정규모집단의 모평균은?
제16강의 카이제곱분포 : 표본분산을 구하는 방법과 카이제곱분포
제17강의 정규모집단의 모분산을 추정 : 모분산을 카이제곱분포로 추정
제18강의 표본분산의 분포는 카이제곱분포 : 표본분산과 비례하는 통계량 W
제19강의 모평균이 미지인 정규모집단을 구간추정 : 모분산은 모평균을 몰라도 추정 가능
제20강의 t분포 : 모평균 이외의 것은 ‘현실에서 관측된 표본’으로 계산할 수 있는 통계량
제21강의 t분포로 구간추정 : 정규모집단에서 모분산을 모를 때의 모평균 추정
킬링파트
없음
짧은감상문
알고 있는 내용이라 정리할겸 읽는데는 좋았다. 세상에서 가장 쉬운 통계학 입문이라는데, 수학을 덜 사용했기 때문에 쉽다는 주장이다. 중학교 수학이면 이해할 수 있다고 되어 있다. 일본에서 이런 책들이 많이 나오는데, 읽을 때마다 수학이 없어 더 이해가 어렵다고 느껴졌다. 과연 통계 입문자가 읽고 이해할 수 있을까 의문이다.
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