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최신 사례와 실제 응용으로 더 생생하게 배우는 확률과 통계
이 책은 빅데이터와 인공지능 시대의 필수 학문인 확률과 통계를 보다 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕는다. 2판에서는 특히 인공지능과 공학적 문제를 다루는 통계의 여러 가지 주제를 친숙하게 다가가게끔 구성했다. 기술통계학, 확률과 확률분포, 통계적 추론, 확률과정의 네 영역으로 내용을 체계적으로 정리하고, 다양한 실생활 사례와 예제를 통해 독자들이 직접 문제를 풀어보며 통계적 사고력을 기를 수 있도록 했다. 빅데이터와 인공지능의 중요한 도구로서 확률과 통계를 공부하고자 하는 이들에게 유용한 지침서가 될 것이다.
※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 풀이는 제공하지 않습니다.
들어가기 전에
Chapter 01 통계학 개요
1.1 AI 시대의 통계학
1.2 자료
1.3 모집단과 표본
1.4 기술통계학과 추론통계학
연습문제
Chapter 02 자료의 정리 - 그림
2.1 범주형 자료의 정리
2.2 양적자료의 정리
연습문제
Chapter 03 자료의 정리 - 수치
3.1 중심위치의 척도
3.2 산포의 척도
3.3 위치척도
3.4 두 자료의 선형성
연습문제
Chapter 04 확률
4.1 사건
4.2 확률의 개념
4.3 조건부 확률
4.4 베이즈 정리
연습문제
Chapter 05 확률변수
5.1 이산확률변수
5.2 연속확률변수
5.3 확률변수의 기댓값
연습문제
Chapter 06 결합확률분포
6.1 결합확률분포
6.2 조건부 확률분포
6.3 결합분포의 기댓값
연습문제
Chapter 07 여러 가지 확률분포
7.1 이산확률분포
7.2 연속확률분포
연습문제
Chapter 08 정규분포
8.1 정규분포
8.2 정규분포와 관련된 분포
연습문제
Chapter 09 표본분포
9.1 단일 표본분포
9.2 이변량 표본분포
연습문제
Chapter 10 추정
10.1 점추정과 구간추정
10.2 모평균의 추정
10.3 모비율의 추정
10.4 모분산의 추정
10.5 표본의 크기 결정
연습문제
Chapter 11 가설검정
11.1 통계적 가설검정
11.2 모평균의 가설검정 : 모분산을 아는 경우
11.3 모평균의 가설검정 : 모분산을 모르는 경우
11.4 모분산의 가설검정
11.5 모비율의 가설검정
11.6 적합도 검정
연습문제
Chapter 12 선형회귀분석
12.1 회귀분석 개요
12.2 선형회귀분석
12.3 회귀계수의 구간추정
12.4 회귀계수의 가설검정
12.5 상관분석
연습문제
Chapter 13 확률과정
13.1 확률과정
13.2 마르코프 연쇄
연습문제
부록
A.1 이항누적확률표
A.2 푸아송누적확률표
A.3 표준정규분포표
A.4 카이제곱 분포표 : 오른쪽 꼬리확률
A.5 t-분포표 : 오른쪽 꼬리확률
A.6 F-분포표 : 오른쪽 꼬리확률
빅데이터와 AI 시대를 위한 확률과 통계 필독서
『생생한 사례로 배우는 확률과 통계(2판)』은 확률과 통계를 체계적으로 배우기 위한 필수 교재입니다. 빅데이터와 인공지능 시대의 요구에 맞춰 개정된 이 책은 개념을 더 친근하고, 읽기 좋게 설명합니다. 또한 다양한 예제와 [I Can Do] 문제, 연습문제를 통해 독자들이 실생활 사례를 바탕으로 통계적 사고를 키울 수 있게 도와줍니다. 데이터 과학과 공학 등 여러 분야에서 확률과 통계를 이해하고자 하는 학습자에게 유용한 참고서가 될 것입니다.
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