데이터처리입문

Chapter 1 데이터처리란 무엇인가?



Chapter 2 데이터의 기술

2.1 데이터의 종류

2.2 중심위치의 측도

2.3 산포도(measure of dispersion)

2.4 분포의 형태에 관한 측도

2.4.1 도수분포표

2.4.2 히스토그램(Histogram)

2.5 집단화된 데이터에 대한 평균과 분산

◆연습문제



Chapter 3 확률

3.1 확률의 정의

3.2 확률의 계산

3.3 확률의 규칙

3.4 조건부 확률

3.5 이산형 확률변수

3.5.1 확률분포

3.5.2 이산형 확률변수의 평균과 분산

3.6 결합확률분포

3.7 공분산과 상관관계

3.8 연속형 확률변수

◆연습문제



Chapter 4 이산형 확률분포

4.1 베르누이분포

4.2 이항분포

4.3 기하분포

4.4 음이향분포

4.5 포아송분포

4.6 초기하분포

◆연습문제



Chapter 5 연속형 확률분포

5.1 연속형 확률변수

5.2 연속형 확률변수의 기대값

5.3 균등분포

5.4 지수분포

5.5 감마분포

5.6 정규분포

◆연습문제



Chapter 6 표본분포

6.1 표본추출

6.2 단순임의 추출법

6.3 중심극한정리

◆연습문제



Chapter 7 추정

7.1 점추정의 의의

7.2 μ에 대한 신뢰구간(σ²이 알려진 경우)

7.3 μ에 대한 신뢰구간(σ²이 알려지지 않은 경우)

◆연습문제



Chapter 8 가설검정

8.1 가설검정이란?

8.2 가설검정 절차

8.3 단일모집단에 대한 가설검정

8.3.1 모분산이 알려진 경우, 모평균 μ에 대한 검정

8.3.2 모분산을 모르는 경우, 모평균 μ에 대한 검정

8.3.3 모분산의 검정

8.3.4 모비율에 대한 검정

8.4 두 모집단에 대한 가설검정

8.4.1 모평균들의 차에 대한 검정(분산이 알려진 경우)

8.4.2 모평균의 차에 대한 검정(분산은 알려지지 않았으나 같을 때)

8.4.3 짝을 이룬 표본(대응표본)에서 두 모평균의 차에 대한 검정

8.4.4 두 모집단 비율의 차 검정

◆연습문제



Chapter 9 상관계수와 회귀분석

9.1 상관계수

9.2 회귀분석이란?

9.3 단순선형회귀모형

9.4 회귀계수의 추정

9.5 회귀직선의 정도

9.6 회귀계수에 대한 추론

9.7 회귀계수에 대한 가설검정

9.8 잔차분석

◆연습문제



Chapter 10 범주형자료의 분석

10.1 적합도의 검정

10.2 독립성의 검정

10.3 동질성의 검정

◆연습문제



Chapter 11 분산분석

11.1 일원분산분석

11.1.1 분산분석모형

11.1.2 분산분석

11.2.1 반복이 없는 이원분산분석

11.2.2 반복이 있는 이원분산분석

11.2 이원분산분석

◆연습문제

◆참고문헌

◆연습문제 해답



부록

◆찾아보기

한근식