통계학개론

권혁무 , 서원철 , 구평회 , 김영진 , 이운식 , 이유신 , 유태선 , 이지환 지음

청람 2023년 02월 25일 출간 국내도서 : 2023년 02월 25일 출간

작품소개

책소개

현시대에 ‘데이터 애널리틱스’는 우리가 반드시 갖춰야 하는 역량 중 하나라 할 수 있고, 이를 실행하기 위한 요소 도구로서 ‘머신러닝’, ‘딥러닝’, ‘인공지능’ 등이 화두로서 언급됩니다. 이들 개념에 대한 정의는 정의하는 주체가 관심을 가지고 바라보는 관점에 따라 조금씩 다를 수 있겠지만, ‘데이터 애널리틱스’의 측면에서 변하지 않는 중요한 사실은 이들이 근본적으로 통계학에 근간을 두고 있다는 점입니다. 과거 우리는 모집단의 특성을 추론하기 위한 목적으로만 한정하여 통계에 의미를 부여하여 왔습니다. 하지만 이제 ‘데이터 애널리틱스’가 비즈니스에 미치는 영향력이 급격하게 커짐에 따라 통계의 활용범위 또한 상당히 넓어지게 되었고, 통계의 기본적 역량을 갖추는 것은 4차 산업혁명 시대를 대비하기 위한 필수적인 요구사항으로 인식되었습니다. 이에 이러한 역량을 갖추기 위한 시작점으로써, 독자들이 쉽고 올바르게 통계에 접근할 수 있도록 최소한의 통계 기초를 제공하고자 본서를 기획하였습니다. 본서는 독자들이 통계 지식을 깊이 있게 갖추기에 앞서 기본개념과 원리를 살펴봄으로써 통계에 대한 올바른 안목을 지닐 수 있도록 기초통계학 전반을 정리할 수 있도록 합니다.

목차

Chapter 1 서 론
1.1 통계학이란?
1.2 모집단과 표본
1.3 불확실성과 오차
1.4 통계적 추론과정
1.5 책의 구성

Chapter 2 데이터의 정리와 해석
2.1 개요
2.2 중심위치
2.3 산포
2.4 그래프를 이용한 자료정리

Chapter 3 확률
3.1 표본공간과 사상
3.2 사상의 발생확률
3.3 표본점의 셈법과 확률계산
3.4 조건부확률과 독립사상
3.5 베이즈정리

Chapter 4 확률변수와 분포
4.1 확률변수
4.2 확률분포
4.3 기댓값과 분산
4.4 결합분포와 주변분포
4.5 조건부분포와 독립

Chapter 5 이산형 확률분포
5.1 이산형 균일분포
5.2 베르누이분포
5.3 이항분포
5.4 초기하분포
5.5 포아송본포
5.6 기하분포

Chapter 6 연속형 확률분포
6.1 연속형 균일분포
6.2 정규분포
6.3 지수분포

Chapter 7 추 정
7.1 개요
7.2 점추정
7.3 구간추정
7.4 근사 신뢰구간
7.5 모평균 차에 대한 구간추정
7.6 표본크기의 결정

Chapter 8 통계적 가설검정
8.1 기본개념과 용어
8.2 단일모집단에 대한 가설검정
8.3 두 모집단에 대한 가설검정
8.4 근사적인 가설검정

Chapter 9 회귀분석
9.1 기본개념
9.2 단순선형회귀모형
9.3 최소제곱추정
9.4 회귀모형의 유의성 분석
9.5 회귀모형의 적합성 검토

Chapter 10 범주형 자료의 분석
10.1 기본개념
10.2 적합도검정
10.3 분할표

부록
A. R 프로그래밍
B. 분포표

책 속으로

[머리말]
현시대를 아우를 수 있는 키워드를 골라 순위를 매긴다고 한다면, ‘데이터’는 단연 최상위권을 차지할 것입니다. 과거에는 한정적인 주체만이 데이터를 생성하기 때문에 데이터를 수집하고 분석하는 일련의 작업이 전문적인 역량을 갖춘 소수의 영역으로만 여겨졌습니다. 하지만 정보기술의 비약적 발전은 데이터 생성의 제약을 없애버렸고, 이로 인해 우리는 숨만 쉬어도 공기와 함께 데이터가 뿜어져 나오는 시대에 살게 되었습니다. 넘쳐나는 데이터에 내재되어 있는 함의를 추출함으로써 의미 있는 정보 및 패턴을 추출하는 것은 이제 비즈니스 의사결정을 위한 필수적 요소로서 자리매김하고 있고, 우리는 이를 위한 과정을 ‘데이터 애널리틱스’라 칭합니다.
4차 산업혁명으로 대표되는 현시대에 ‘데이터 애널리틱스’는 우리가 반드시 갖춰야 하는 역량 중 하나라 할 수 있고, 이를 실행하기 위한 요소 도구로서 ‘머신러닝’, ‘딥러닝’, ‘인공지능’ 등이 화두로서 언급됩니다. 이들은 언제부터인가 우리 삶에 깊숙이 파고들어 지금까지 우리가 실행해 왔던 일상적인 프로세스에 큰 변혁을 가져오고 있습니다. 이들 개념에 대한 정의는 정의하는 주체가 관심을 가지고 바라보는 관점에 따라 조금씩 다를 수 있겠지만, ‘데이터 애널리틱스’의 측면에서 변하지 않는 중요한 사실은 이들이 근본적으로 통계학에 근간을 두고 있다는 점입니다. 과거 우리는 모집단의 특성을 추론하기 위한 목적으로만 한정하여 통계에 의미를 부여하여 왔습니다. 하지만 이제 ‘데이터 애널리틱스’가 비즈니스에 미치는 영향력이 급격하게 커짐에 따라 통계의 활용범위 또한 상당히 넓어지게 되었고, 통계의 기본적 역량을 갖추는 것은 4차 산업혁명 시대를 대비하기 위한 필수적인 요구사항으로 인식되었습니다. 이에 이러한 역량을 갖추기 위한 시작점으로써, 독자들이 쉽고 올바르게 통계에 접근할 수 있도록 최소한의 통계 기초를 제공하고자 본서를 기획하였습니다.
본서는 독자들이 통계 지식을 깊이 있게 갖추기에 앞서 기본개념과 원리를 살펴봄으로써 통계에 대한 올바른 안목을 지닐 수 있도록 합니다. 숲은 보지 못하고 나무만 보게 되는 우를 범하지 않도록 하고, 통계의 기본개념을 명확히 이해할 수 있도록 하는 것이 본서의 궁극적 목적입니다. 따라서 학부 및 대학원 과정의 관련 교과목 수강에 앞서 기초통계학 전반을 정리할 수 있게끔 본서의 수준을 설정하였습니다.

작가정보

저자(글) 권혁무

서울대학교 경영대학 경영학과(경영학사)
한국과학기술원 산업공학과(공학석사ㆍ박사)
(현) 부경대학교 시스템경영ㆍ안전공학부 명예교수

저자(글) 서원철

POSTECH 산업경영공학과(공학사)
POSTECH 산업경영공학과(공학박사)
(현) 부경대학교 시스템경영ㆍ안전공학부 교수

저자(글) 구평회

한양대학교 공과대학 산업공학과(공학사)
Purdue University 산업공학과(공학석사ㆍ박사)
(현) 부경대학교 시스템경영ㆍ안전공학부 교수

저자(글) 김영진

한국과학기술원 경영과학과(경영학사ㆍ석사)
Clemson University 산업공학과(공학박사)
(현) 부경대학교 시스템경영ㆍ안전공학부 교수

저자(글) 이운식

고려대학교 공과대학 산업공학과(공학사)
한국과학기술원 산업공학과(공학석사ㆍ박사)
(현) 부경대학교 시스템경영ㆍ안전공학부 교수

저자(글) 이유신

한국과학기술원 공과대학 기계공학과(공학사)
서울대학교 공과대학 산업공학과(공학박사)
(현) 부경대학교 시스템경영ㆍ안전공학부 조교수

저자(글) 유태선

한국과학기술원 공과대학 산업및시스템공학과(공학사)
한국과학기술원 공과대학 산업및시스템공학과(공학박사)
(현) 부경대학교 시스템경영ㆍ안전공학부 조교수

저자(글) 이지환

서울대학교 공과대학 산업공학과(공학사)
서울대학교 공과대학 산업공학과(공학박사)
(현) 부경대학교 시스템경영ㆍ안전공학부 부교수