다시쓰는 통계학개론
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다시쓰는 통계학개론

북마이닝 학술편집팀
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다시쓰는 통계학개론
듣기기능미지원파일정보PDF
총 용량4.5 MB이용기기
ISBN9791142199882
책 소개
통계학이 어렵다고 느끼는 이유는 수학 때문이 아닙니다. 평균, 분산, 제곱근 정도면 충분합니다. 진짜 어려운 것은 익숙하지 않은 사고방식입니다. 100% 확실한 답 대신 95% 신뢰수준에서 이 범위 안에 있을 것이다라고 말하는 방식, 차이가 있다가 아니라 차이가 없다는 가설을 기각할 충분한 증거가 있다라고 돌려 말하는 방식이 처음에는 답답하게 느껴집니다.

이 책은 그 사고방식을 배달의민족, 다이소, 컬리, 당근마켓, 네이버, 클래스101, 에브리타임 같은 익숙한 기업의 실제 데이터 상황으로 풀어냅니다. 추상적인 공식이 아니라, 여론조사의 오차범위 3.1%p가 어디서 나온 숫자인지, 다이소 품질관리팀이 36개 표본으로 전체 제품의 품질을 어떻게 판단하는지, 컬리의 새벽배송과 낮배송 중 어느 쪽 만족도가 높은지를 직접 분석하면서 통계적 사고를 체득합니다.


이 책이 기존 통계학 교재와 다른 점

첫째, 모든 이론을 Python과 R 코드로 동시에 보여줍니다. 공식만 나열하고 계산해보시오로 끝나는 교재가 아닙니다. 코드를 복사해서 실행하면 결과가 나오고, 그 결과를 어떻게 해석하는지까지 안내합니다. Python과 R 중 어느 쪽을 선택해도 이 책의 모든 실습을 수행할 수 있습니다.

둘째, 15주 대학 강의 커리큘럼에 정확히 대응하는 15장 구조입니다. 1장부터 15장까지 난이도가 점진적으로 올라가며, 앞 장의 개념이 뒷 장에서 반복 활용됩니다. 교수가 수업에서 바로 참고 교재로 지정할 수 있는 구조입니다.

셋째, 모든 장의 마지막에 과제 연결 가이드가 있습니다. 이 장에서 배운 이론을 실제 대학 과제에 어떻게 적용하는지 단계별로 안내하고, A+ 레포트와 평범한 레포트의 차이가 무엇인지 매번 짚어줍니다. 읽는 교재가 아니라 써먹는 교재입니다.

넷째, 책 말미에 통계학개론 과제 완전정복 가이드 특별 부록을 수록했습니다. 기술통계 분석 레포트, 가설검정 레포트, 상관-회귀 분석 레포트, 설문조사 설계-분석 레포트, 기말 종합 프로젝트까지 5가지 대표 과제 유형에 대한 실전 가이드를 제공합니다. 각 가이드에는 교수의 출제 의도, 단계별 작성법, 레포트 구조 템플릿, 흔한 실수 TOP 3, A+ 체크리스트가 포함되어 있습니다.


이 책의 구성

Part 1 데이터와 친해지기에서는 데이터를 수집하고 정리하고 시각화하고 숫자로 요약하는 기술통계의 기반을 다룹니다. 배달의민족의 주문 데이터로 변수와 척도를 배우고, 서울교통공사의 승하차 데이터로 히스토그램과 상자그림을 그리며, 네이버부동산의 실거래가로 평균과 분산과 z-점수를 계산합니다.

Part 2 확률의 언어에서는 불확실성을 수학적으로 다루는 확률, 데이터의 패턴을 모형화하는 확률분포, 그리고 통계학의 심장인 정규분포와 중심극한정리를 배웁니다. 로또의 당첨 확률과 베이즈 정리, 컬리의 반품 건수와 포아송분포, 수능 점수와 정규분포 같은 친숙한 소재로 확률적 사고를 훈련합니다.

Part 3 추론통계에서는 부분에서 전체를 추정하는 논리를 배웁니다. 여론조사의 1000명 표본으로 5000만 명을 추정하는 원리, 다이소 품질관리에서의 신뢰구간과 가설검정, 컬리의 배송 서비스 비교를 위한 t-검정까지 추론통계의 핵심 체계를 구축합니다.

Part 4 비교와 관계에서는 세 집단 이상 비교를 위한 분산분석 ANOVA, 범주형 데이터의 관계를 밝히는 카이제곱 검정, 두 변수의 관계를 수식화하는 상관분석과 회귀분석을 다룹
목차
프롤로그 - 통계학개론 첫 수업을 마친 당신에게

Part 1 데이터와 친해지기
- 1장 통계학이란 무엇인가 - 데이터로 세상을 읽는 법
- 2장 데이터의 정리와 시각화 - 숫자를 그림으로 바꾸다
- 3장 숫자로 요약하기 - 평균, 분산, 그리고 z-점수

Part 2 확률의 언어
- 4장 확률의 기초 - 불확실성을 수학으로 다루다
- 5장 확률분포 - 데이터의 패턴을 모형화하다
- 6장 정규분포와 중심극한정리 - 통계학의 심장

Part 3 추론통계, 데이터에서 결론으로
- 7장 표본과 표본분포 - 부분으로 전체를 추정하는 논리
- 8장 구간추정과 신뢰구간 - 대략 이 범위 안에 있다
- 9장 가설검정의 논리 - p-value는 무엇을 말하는가
- 10장 두 집단의 비교 - t-검정과 그 친구들

Part 4 비교와 관계
- 11장 분산분석 - 세 집단 이상을 한 번에 비교하다
- 12장 카이제곱 검정 - 범주형 데이터의 관계를 밝히다
- 13장 상관분석과 회귀분석 - 두 변수의 관계를 읽고 예측하다

Part 5 데이터 시대
- 14장 다중회귀분석 - 여러 변수의 동시 효과를 분석하다
- 15장 통계학의 미래 - AI 시대의 데이터 리터러시

특별 부록 - 통계학개론 과제 완전정복 가이드
- 1 기술통계 분석 레포트 완전정복
- 2 가설검정 레포트 완전정복
- 3 상관-회귀 분석 레포트 완전정복
- 4 설문조사 설계-분석 레포트 완전정복
- 5 기말 종합 데이터 분석 프로젝트 완전정복

부록 A - Python/R 환경설정 가이드
부록 B - 수학 기초 복습
핵심 용어 색인
전체 참고문헌 통합 목록
작가 소개
  • 작가북마이닝 학술편집팀
북마이닝 학술편집팀 BookMining Academic Editorial Team

학술 원전과 최신 기업 데이터를 결합하여, 대학 강의실에서 바로 활용할 수 있는 학습 자료를 기획·편집하는 전문 팀. AI-Assisted Academic Editing 방법론을 통해 방대한 학술 문헌의 교차 검증과 최신 실적 데이터의 반영을 동시에 수행한다. "다시쓰는" 시리즈는 전통적 학문 체계를 존중하면서도, 2026년 현재의 기업 현실로 이론을 재해석하는 것을 목표로 한다.

허구진 기획·감수

기술과 인문, 과학과 일상을 아우르는 다채로운 스펙트럼의 저술가. 현직 회사원으로 일하며 얻은 실무 경험과 현실 감각을 바탕으로, 동시대 현대인에게 가장 필요한 지식이 무엇인지 끊임없이 질문하며 글을 쓰고 있다. 저서로 '트렌드 피벗 2026', 'AI 시대의 시민 교양', 'AI 논문 마스터', '텍스트 쿠킹' 등이 있다.
출판사
작가와