30분 통계학

명문대의 4년간 대학 공부를 한 번에 끝내는 <30분 시리즈>
일본에서 누적 판매 부수 40만 부 이상 팔린 베스트셀러 시리즈 《30분 경제학》에 이어 《30분 회계학》, 《30분 경영학》, 《30분 마케팅》, 그리고 《30분 통계학》이 출간되었다. 도쿄대학교 명강의를 응축한 [30분 시리즈]는 못다 한 공부에 미련이 있는 직장인, 깊이 있는 공부에 두고두고 참고할 책을 찾는 대학생, 또 기초학문의 소양을 쌓고 싶은 교양인 모두에게 최고의 교재가 되어 준다. 하루에 30분만 투자하면 세상을 보는 지혜의 수준을 올릴 수 있다.

통계 비전공 비즈니스맨을 위한 100개의 통계 원리,
그림과 사례로 이해하는 신개념 통계 학습!
‘빅데이터의 시대’를 살아가는 비즈니스맨의 고민거리는 데이터 부족이 아니라, 넘쳐나는 데이터를 어떻게 해석하고 활용하느냐이다. 통계 개념을 익혀 데이터를 볼 줄 아는 눈을 키우면 숫자로만 구성된 자료에서 이야기의 흐름을 발견할 수 있다. 하지만 늘 야근에 쫓기는 직장인에게는 수식과 기호로 가득 찬 일반 통계학 서적이 부담스럽게 느껴질 수밖에 없다.
《30분 통계학》은 이러한 통계학 비전공자를 위해 구성되었다. 통계학에서 가장 핵심적인 내용을 100가지로 간추렸고, 이 100가지의 기본 통계 원리를 그림과 사례로 표현하고 있어 이를 공부하고 나면 대학 4년의 공부를 모두 배운 것과 같은 효과를 느낄 수 있다. 머릿속 저장소에 넣어 둔 수식의 개념은 책을 읽어 나가는 동안 자연스레 정착되며, 통계학의 전체적인 흐름을 잡을 수 있다.

통계학의 목표와 기본 개념 이해부터
 실제 사례를 바탕으로 한 데이터 해석까지!
PART_1에서는 준비 단계로서 통계학의 역할과 통계학을 배우면 좋은 점을 간단히 정리하고, PART_2에서는 평균과 분산, 표준편차 등 통계의 기본 개념을 그림과 함께 이해한다. 대표적 확률 분포인 이항 분포와 정규 분포는 PART_3에서 익힌다. 이후 PART_4에서는 데이터를 근거로 한 모집단 추측과 검정을 배우고, 여기서 더 나아가 회귀 분석이나 시계열 해석 등 더 응용하는 기법까지 다룬다. 각 장별로 내용에 맞는 사례 데이터를 직접 해석하기 때문에 개념과 툴을 적용하는 법을 자연스럽게 배울 수 있다.

대학 4년 통계 지식의 완독을 도와주는 3단 구성
① 하나의 원리 이해에 단 몇 분이면 충분 ② 수준에 맞춰 골라 읽는 ‘난이도’ 표시 ③ 사례와 이미지로 핵심용어를 다시 찍어주는 ‘30초 포인트’
《30분 통계학》은 입맛에 맞게 통계를 익힐 수 있는 것도 장점이다. 각 장에 표시된 난이도에 따라 쉬운 것부터 골라 읽을 수 있고, 친절하게 표시된 링크를 따라 예습하고 복습하기도 편리하다. 하나의 원리를 이해하는 데 걸리는 시간은 단 몇 분으로, 바쁜 시간 틈을 내서 읽는 데 유용하다. 원리를 배운 뒤에는 그림과 도표로 통계원리를 나타내는 ‘30초 포인트’를 통해 실제 적용법을 쉽게 이해할 수 있다.

지은이 : 구라타 히로시
도쿄대학 대학원 종합문화연구과·교양학부 교수. 교토대학 경제학부를 졸업하고 히토쓰바시 대학원 경제학 연구과의 이론 경제학 및 통계학 전공 박사 후기 과정을 수료하여 경제학 박사 학위를 받았다. 야마구치대학 경제학부 조교수로 취임한 후 2000년 도쿄대학 대학원 종합문화 연구과·교양학부 조교수를 거쳐 2012년부터 교수로 재직 중이다.
저서(공저)로는 《Generalized Least Squares》, 《입문 통계 해석》이 있다.

옮긴이 : 김소영 
다양한 일본 서적을 우리나라 독자에게 전하는 일에 보람을 느끼며 더 많은 책을 소개하고자 힘쓰고 있다. 현재 번역 에이전시 엔터스코리아에서 일본어 번역가로 활동 중이다.
주요 역서로는 《초등수학 부모가 가르쳐라》, 《처음 시작하는 천체관측》, 《재밌어서 밤새 읽는 유전자 이야기》, 《컨디션만 관리했을 뿐인데》, 《슬기로운 수학 생활》, 《심리학 용어 도감》 등이 있다.

감수 : 정석오 

2005년부터 현재까지 한국외국어대학교 통계학과 교수로 재직 중이며, (주)서스틴베스트 자문위원이자 엘지유플러스 빅데이터센터 자문위원으로도 활동하고 있다.
저서로는 《베이지안 통계학(공저)》 이 있고, 역서로는 《빅데이터 통계 분석과 그래픽용 프로그래밍 언어의 대표 주자! 오픈소스 R 》이 있다. 

PART1 통계학의 세계
[01장 통계학이란?]
001|데이터 해석의 기초
002|통계학의 역할: 개념의 계량화
003|통계학의 역할: 예측
004|통계학의 역할: 가설 검정과 분류
005|통계학의 일반성

PART2 데이터 읽기
[02장 데이터의 기초 지식]
006|데이터의 차원
007|양적 데이터와 질적 데이터
008|데이터의 척도 수준
009|횡단면 데이터와 시계열 데이터
010|데이터 중도 절단과 절사

[03장 도표와 그래프로 데이터 읽기]
011|도수분포표
012|히스토그램
013|5수 요약과 상자 수염 그림
014|시계열 그래프
015|상관과 산점도

[04장 데이터의 중심 지표]
016|평균
017|중앙값(메디안)
018|최빈값(모드)
019|가중 평균
020|평균 계산

[05장 데이터 분포의 흩어짐 지표]
021|평균절대편차
022|분산
023|표준편차
024|표준화(1)
 025|표준화(2)

PART3 데이터 발생의 메커니즘
[06장 상관과 회귀]
026|공분산
027|공분산의 구조와 상관계수
028|상관계수의 구조
029|회귀 직선
030|관련계수

[07장 모집단과 표본]
031|데이터 해석의 목적
032|모집단과 표본
033|무작위 추출
034|확률 모형
035|동전 던지기

[08장 자산과 부채]
036|확률
037|조건부 확률
038|전확률 공식과 베이즈 정리(1)
 039|전확률 공식과 베이즈 정리(2)
 040|사건의 독립성

[09장 모집단을 설명하는 확률 분포]
041|확률 분포와 확률 변수
042|데이터란?
043|확률 분포의 평균
044|확률 분포의 분산
045|기댓값

[10장 이산형 확률 분포]
046|동전 던지기와 베르누이 시행
047|이항 분포(1)
 048|이항 분포(2)
 049|포아송 분포
050|기하 분포

[11장 연속형 확률 분포]
051|연속 확률 변수
052|확률 밀도 함수
053|균등 분포
054|정규 분포(1)
 055|정규 분포(2)

PART4 데이터를 토대로 판단하기
[12장 무작위 표본]
056|확률 변수의 독립성
057|무작위 표본의 정의
058|표본 평균과 표본 분산
059|불편성
060|표본 평균의 분포

[13장 추정 1]
 061|점 추정과 구간 추정
062|모평균의 구간 추정: 모분산이 기지일 때
063|모평균의 구간 추정: 모분산이 미지일 때(1)
 064|모평균의 구간 추정: 모분산이 미지일 때(2)
 065|간단한 수치 예시

[14장 추정 2]
 066|대수의 법칙
067|모비율 추정: 베르누이 분포에서 뽑은 무작위 표본
068|모비율 추정: 점 추정과 신뢰구간
069|수치 예시
070|최우법

[15장 통계 가설 검정]
071|귀무가설과 대립가설
072|검정 방식
073|유의수준
074|t검정
075|모비율의 검정

[16장 두 집단의 비교]
076|실험군과 대조군
077|두 표본 t검정
078|대응이 있는 데이터
079|윌콕슨의 검정
080|인과 추론

[17장 질적 데이터 분석]
081|이원분할표
082|독립성의 검정(1)
 083|독립성의 검정(2)
 084|비율의 동등성 검정
085|카이 제곱 분포

[18장 회귀 분석]
086|회귀 모형
087|회귀 모형의 추정과 검정
088|중회귀 모형
089|결정계수
090|더미 변수

[19장 시계열 해석]
091|분산과 공분산
092|정상성
093|AR 모형
094|ARMA 모형
095|ARCH 모형

[20장 보충]
096|무상관과 독립의 관계
097|확률 변수 합의 평균과 분산
098|소득 격차 계측: 로렌츠 곡선
099|소득 격차 계측: 지니계수
100|검정의 보충

 맺음말
 찾아보기
 참고 문헌