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통계분석

이준형

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자료유형단행본
서명/저자사항통계분석 / 이준형.
개인저자이준형
발행사항서울 : 대영문화사, 1998
형태사항670 p. : 삽도 ; 26 cm
ISBN897644048X
서지주기참고문헌과 색인수록
언어한국어

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 매체정보
1 00011254433 519.5 98겨 [신촌]학술정보원/과학기술자료실(중도4층)/ 대출가능 캠퍼스대출
2 00011256594 519.5 98겨 =2 [신촌]학술정보원/과학기술자료실(중도4층)/ 대출가능 캠퍼스대출

목차

목차 일부

[한글] 목차
머리말 = 3
제1부 통계 자료의 정리와 기술
 제1장 서론 = 23
  1. 통계와 통계학 = 23
  2. 통계 모형과 통계 분석 = 27
  3. 통계 분석에서의 주요 기초 개념 = 29
   1) 모집단과 표본 = 29
   2) 변수 = 30
    (1) 이산변수와 연속 변수 = 31
    (2) 파생 변수 = ...

목차 전체

[한글] 목차
머리말 = 3
제1부 통계 자료의 정리와 기술
 제1장 서론 = 23
  1. 통계와 통계학 = 23
  2. 통계 모형과 통계 분석 = 27
  3. 통계 분석에서의 주요 기초 개념 = 29
   1) 모집단과 표본 = 29
   2) 변수 = 30
    (1) 이산변수와 연속 변수 = 31
    (2) 파생 변수 = 32
    (3) 독립 변수와 종속 변수 = 32
  4. 통계 자료의 정확성과 측정의 오차 = 32
   1) 허위 통계 = 32
   2) 정확성과 정밀성 = 33
   3) 올림과 내림 = 34
   4) 오차 = 36
  5. 측정의 수준과 통계 자료의 종류 = 36
   1) 명목 척도에 의한 자료 = 37
   2) 순위 척도에 의한 자료 = 38
   3) 구간 척도에 의한 자료 = 40
   4) 비척도에 의한 자료 = 41
 제2장 자료의 정리와 기술 = 43
  1. 중심 경향의 측정 = 44
   1) 최빈수 = 44
   2) 중위수 = 45
   3) 산술 평균 = 46
   4) 가중 산술 평균 = 51
   5) 단순 조화 평균 = 53
   6) 가중 조화 평균 = 55
   7) 단순 기하 평균 = 55
   8) 가중 기하 평균 = 58
  2. 절대 산포의 측정 = 60
   1) 범위 = 60
   2) 4분위간 범위 = 61
   3) 4분편차 = 63
   4) 분산과 표준 편차 = 64
  3. 상대 산포의 측정 = 67
  4. 꼴의 측정 = 68
   1) 비대칭도의 측정 = 68
   2) 첨도 = 69
  5. 도표로 정리된 자료의 기술 = 71
   1) 도수 분포 = 71
   2) 도수 분포의 작성 = 74
   3) 그림으로 표현하기 = 75
    (1) 기둥그림표 = 76
    (2) 도수 다각형 = 76
    (3) 누적 도수 분포 = 77
   4) 중심 경향과 산포도의 측정 = 77
    (1) 최빈수 = 78
    (2) 중위수 = 79
    (3) 산술 평균 = 81
    (4) 분산과 표준 편차 = 82
  6. 적률의 개념과 활용 = 83
   1) 적률의 기본 개념과 공식 = 83
   2) 적률간의 관계 = 84
   3) 무차원적 적률 = 85
   4) 대칭도와 첨도의 계산 = 85
   5) 적률의 연습 = 86
  부록 2-1 : 합산 기호 연습 = 94
  부록 2-2 : 로그의 기초 개념과 계산법 = 98
제2부 확률과 확률 분포
 제3장 확률의 기초 개념 = 103
  1. 확률의 의의 = 104
   1) 확률의 의미 = 104
   2) 객관적 확률 = 106
    (1) 동등 확률 사상 = 107
    (2) 상대 빈도 = 107
   3) 주관적 확률 = 110
  2. 집합, 확률 변수, 확률 = 110
   1) 집합과 사상 = 110
    (1) 집합의 의미 = 110
    (2) 집합의 연산 = 111
   2) 확률 변수와 함수 = 112
    (1) 확률 변수 = 112
    (2) 집합과 함수 = 118
    (3) 표본 공간 = 119
  3. 확률의 주요 공리와 정리 = 121
   1) 확률의 기본 공리 = 121
   2) 확률의 정리 = 123
    (1) 더하기의 특별 규칙 = 123
    (2) 더하기의 일반 규칙 = 123
    (3) 곱하기의 특별 규칙 = 124
    (4) 조건 확률 = 126
    (5) 곱하기의 일반 규칙 = 127
    (6) 제거의 규칙 = 129
   3) 베이스(Bayes)의 정리와 확률의 수정 = 129
  4. 수학적 기대 = 135
  부록 3-1 : 순열과 조합 = 140
  부록 3-2 : 독립성과 상호 배타성 = 143
 제4장 이산 확률 분포 = 147
  1. 이항 확률 분포 = 149
   1) 계산 방법 = 150
   2) 이항 확률 밀도 함수 = 152
   3) 이항 확률의 분포 = 156
   4) 이항 확률(분포)표 = 158
   5) 이항 확률이 0.5 이상인 경우 = 159
   6) 이항 분포의 기술적 측정량 = 161
  2. 푸아송 확률 분포 = 166
   1) 이항 분포와 푸아송 분포 = 167
   2) 푸아송 확률의 표 = 170
  3. 초기하 확률 분포 = 172
   1) 기본 개념 = 173
   2) 이항 확률과 초기하 확률 = 177
  4. 부의 이항 분포 = 179
   1) 부의 이항 확률의 성격 = 179
   2) 이항 확률과 부의 이항 확률 = 181
 제5장 연속 확률 분포 = 187
  1. 표본 공간, 확률 및 연속 변수 = 187
  2. 균일 분포 = 189
  3. 정규 분포 = 192
   1) 이항 분포의 극한으로서의 정규 분포 = 193
   2) 정규 확률 = 195
   3) 정규 분포에 의한 이산 확률 분포의 근사화 = 201
    (1) 정규 확률과 이항 확률 = 201
    (2) 정규 확률과 푸아송 확률 = 203
    (3) 정규 분포의 중요성 = 204
  4. 지수 분포 = 205
   1) 지수 분포의 성격 = 205
   2) 지수 확률 = 208
  5. 각종 확률 분포의 비교 = 210
제3부 표본 추출의 이론과 실제
 제6장 표본 분포와 추정 = 217
  1. 확률 표본 추출과 난수표의 사용 = 218
   1) 단순 확률 표본 추출 = 218
   2) 난수표 = 218
    (1) 난수표 = 219
    (2) 몬테 카를로 방법 = 220
  2. 표본 통계의 분포 = 221
   1) 표본 평균의 분포 = 221
   2) 큰 수의 법칙 = 224
   3) 표본 중위수의 분포 = 230
   4) 표본 표준 편차의 분포 = 231
    (1) 모집단 퍼짐 추정에 대한 편의의 보정 = 232
    (2) 평균의 표준 오차에 대한 불편 추정 = 233
   5) 표본 비율의 분포 = 234
    (1) 표본 비율의 분포의 특성 = 235
    (2) 비율의 표준 오차의 불편 추정치 = 237
  3. 무한 모집단 모수의 추정 = 239
   1) 점 추정치 = 239
    (1) 좋은 추정량의 속성 = 240
    (2) 표본 특성, 모수, 추정량의 요약 = 241
   2) 구간 추정 = 243
    (1) 평균에 대한 구간 추정 = 243
    (2) 모집단 비율에 대한 구간 추정 = 247
    (3) 모집단 백분율에 대한 구간 추정 = 248
  4. 작은 표본과 t분포 = 249
   1) t분포 = 249
   2) 작은 표본의 평균에 대한 구간 추정 = 251
  5. 구간 추정과 표본의 크기 = 253
   1) μ의 구간 추정에 대한 표본의 크기 = 253
   2) π의 구간 추정에 대한 표본의 크기 = 254
  6. 유한 모집단 모수의 추정 = 257
   1) 유한 승수 = 257
   2) 유한 모집단의 평균에 대한 구간 추정 = 258
   3) 유한 비율에 대한 구간 추정 = 260
  7. 통계적 품질 관리 = 261
   1) 변이의 종류 = 262
   2) 변수에 대한 관리도 = 262
    (1) 표본 평균에 대한 관리도 = 263
    (2) 범위에 대한 관리도 = 266
   3) 특성에 대한 관리도 = 266
    (1) 불량 비율에 대한 관리도 = 267
    (2) 불량비에 대한 통제표 = 268
 제7장 표본 설계 = 275
  1. 표본 추출의 원칙과 용어 = 276
   1) 정밀성과 정확성 = 276
   2) 모집단의 정의 = 277
   3) 단순 확률 표본 추출의 문제점 = 278
  2. 표본 설계의 효율성 증가 = 279
  3. 층화 표본 추출 = 284
   1) 층화 표본 추출의 성격 = 284
   2) 층화 표본 추출을 위한 구간 추정 = 287
    (1) 층의 평균 = 287
    (2) 층의 분산 = 288
    (3) 층화 표본의 평균 = 288
    (4) 층에 대한 표본 평균의 분산 = 288
    (5) 층화 표본에 대한 평균의 표준 오차 = 289
    (6) 모집단 평균에 대한 신뢰 구간 = 289
   3) 최적 배분 = 291
    (1) 고정 비용하의 최적 배분 = 291
    (2) 변동 비용하의 최적 배분 = 292
  4. 군집 표본 추출 = 294
   1) 군집 표본 추출의 성격 = 295
   2) 군집 표본 구간 추정 = 296
    (1) 군집 표본의 평균 = 297
    (2) 군집내 분산 = 298
    (3) 군집간 분산 = 298
    (4) 군집 표본에 대한 평균의 표준 오차 = 298
    (5) 모집단 평균에 대한 신뢰 구간 = 299
   3) 최적 배분 = 301
  5. 다른 표본 설계 = 304
   1) 층화 군집 표본 추출 = 304
   2) 체계적 표본 추출 = 305
   3) 자의적 표본 추출 = 305
   4) 합격 판정/연속 표본 추출 = 306
제4부 통계적 추론
 제8장 표본 평균과 비율에 대한 유의차 검정 = 313
  1. 의사 결정에 대한 통계적 접근 = 316
   1) 자연 상태 = 316
   2) 자연 상태에 대한 가설 = 317
   3) 행동을 결정하는 의사 결정 규칙 = 318
   4) 오류의 종류 = 319
   5) 잘못된 결정을 내릴 확률 = 319
    (1) 제1종 오류의 확률 = 319
    (2) 제2종 오류의 확률 = 323
   6) 단측 검정과 양측 검정 = 327
  2. 유의차 검정 실시 단계 = 328
  3. 단순 표본 평균의 검정 = 329
   1) 모집단의 표준 편차가 알려져 있을 때 = 329
   2) 모집단의 표준 편차가 알려져 있지 않을 때 = 332
  4. 두 표본 평균간의 차이에 대한 검정 = 334
   1) 모집단의 표준 편차가 알려져 있을 때 = 334
   2) 모집단의 표준 편차가 알려져 있지 않을 때 = 337
   3) 종속 관찰치의 비교 = 339
  5. 단순 표본의 비율 검정 = 341
   1) 작은 표본의 유의차 검정 = 342
   2) 큰 표본의 유의차 검정 표본 = 345
  6. 큰 두 표본의 비율 차이에 대한 검정 = 346
 제9장 비모수 검정 = 354
  1. 카이 자승 분포 = 356
   1) 적합성 검정 = 358
    (1) 균일 분포 = 359
    (2) 푸아송 분포 = 360
    (3) 정규 분포 = 362
   2) 독립성 검정 = 365
    (1) 2×2분할표 = 365
    (2) r×c분할표 = 368
   3) 동질성 검정 = 370
  2. 콜모고로프-스미르노프 단표본 검정 = 372
  3. 부호와 순서를 이용하는 검정 = 377
   1) 부호 검정 = 377
   2) 윌콕슨 부호 순위 검정법 = 380
   3) 맨-휘트니 U검정 = 383
   4) 크루스칼-월리스 H검정 = 387
  4. 무작위성 검정 = 390
 제10장 분산 분석 = 400
  1. 표본 분산의 유의도 검정과 신뢰 한계 = 401
   1) 표본 분산에 대한 유의도 검정 = 402
   2) 모집단 분산의 신뢰 구간 = 403
  2. F분포 = 403
   1) F통계량의 분포 = 404
   2) F유의값의 표 = 406
  3. 두 분산에 대한 유의도 검정 = 406
  4. 표본의 수가 동일할 때 일원 분산 분석 = 408
   1) 자료의 짜임새 = 409
   2) 모형 = 411
   3) 가설 = 413
   4) 표본 평균의 퍼짐에 기초한 모집단 분산의 추정 = 414
   5) 표본 관찰값의 퍼짐에 기초한 모집단 분산의 추정 = 416
   6) 분산 분석표 = 419
   7) 계산 공식 = 420
   8) 다른 계산 공식 = 424
  5. 표본의 수가 다를 때 일원 분산 분석 = 425
   1) 분산 분석표 = 425
   2) 계산 공식 = 426
  6. 방안당 하나의 관찰치가 있을 때의 이원 분산 분석 = 429
   1) 자료의 짜임 = 429
    (1) 이질적인 실험 단위 = 430
    (2) 구획의 설정 = 431
    (3) 처리의 확률화 = 431
   2) 모형 = 431
   3) 가설 = 432
   4) 분산 분석표 = 433
   5) 계산 공식 = 433
  7. 방안당 n개의 관찰치가 있을 때의 이원 분산 분석 = 437
   1) 자료의 짜임 = 437
   2) 모형 = 438
   3) 가설 = 439
   4) 분산 분석표 = 439
   5) 계산 공식 = 441
  8. 라틴 정방형 분석 = 445
   1) 자료의 짜임 = 446
   2) 모형 = 446
   3) 가설 = 447
   4) 분산 분석표 = 447
   5) 계산 공식 = 448
  9. 정규 분포, t분포, 분포, F분포 간의 관계 = 454
   1) z값과 F값의 비교 = 455
   2) t분포와 F분포의 비교 = 455
   3) X²값과 F값의 비교 = 457
  10. 다중 비교 방법 = 458
   1) 최소 유의차 방법 = 458
   2) HSD 검정 방법 = 462
   3) 셰페의 비교 방법 = 464
  부록 10-1 : 분산 분석에서 총 자승합의 분해 = 471
제5부 회귀 및 상관 분석
 제11장 회귀 분석과 상관 관계 : 선형 이원 변량 분석 = 475
  1. 연관에 의한 분석 = 476
   1) 분류에 의한 연관 분석 = 478
   2) 평균 관계의 선 = 480
   3) 연관과 인과 관계 = 482
  2. 선형 회귀 분석 = 483
   1) 함수 관계 = 483
   2) 이원 변량 관계 = 485
    (1) 도표로 나타내기 = 485
    (2) 점의 산포와 변수간의 관계 = 487
   3) 회귀선 = 488
    (1) 기본 성질 = 488
    (2) 표본 자료로부터 모수 추정 = 490
    (3) 추정 표준 오차 = 494
    (4) 추정 표준 오차의 불편 추정 = 495
   4) 추정된 회귀선과 연관된 표본 오차 = 498
    (1) b의 표본 오차 = 498
    (2) Y 추정값의 표본 오차 = 500
  3. 상관 분석 = 502
  4. 일반 상관 계수 = 503
  5. 상관 관계와 표본 추출 이론 = 510
   1) 표본 상관 계수 = 511
   2) r과 b와의 관계 = 513
   3) r의 유의도 검정 = 514
  6. 순위 상관 = 516
  부록 11-1 : 단순 회귀 분석의 실례와 해석 = 523
  부록 11-2 : 최소 자승법 = 527
 제12장 비선형 회귀 분석과 다중 회귀 분석 = 531
  1. 곡선 쌍변인 회귀 분석 = 532
   1) 다항 회귀 모형 = 532
   2) 이차 다항 회귀 모형 = 532
    (1) 최소 자승법과 다항 회귀 = 535
    (2) 추정치의 추정 표준 오차 = 537
   3) 다항 회귀선 추정을 위한 컴퓨터 이용 = 538
    (1) 고차원 다항식을 위한 일반 공식 = 538
    (2) 다항 회귀 공식을 선택하기 위한 방법 = 539
   4) 이원 변량 회귀에서의 변환 = 543
    (1) 지수 회귀 = 544
    (2) 다른 변환 = 550
  2. 곡선 쌍변인 상관 = 550
   1) 다항 상관 = 550
    (1) 이차 다항 상관 = 550
    (2) 고차 다항 상관 = 552
    (3) 결정 지수의 유의 검정 = 552
    (4) 다항 회귀 공식 선택의 다른 방법 = 555
   2) 지수 상관 = 555
  3. 연관에 의한 다변인 분석 = 557
   1) 다변인 분석의 기호 = 558
   2) 연관에 의한 분석 = 558
  4. 중변인 회귀 = 560
    (1) 중변인 회귀 공식 = 561
    (2) 중변인 회귀의 추정 = 568
    (3) 쌍변인 회귀와 중변인 회귀의 비교 = 569
    (4) 중변인 회귀의 표본 오차 = 570
  5. 중변인 상관 관계 = 572
   1) 다중 결정 계수 = 572
   2) 다중 결정 계수에 대한 유의도 검정 = 573
  6. 부분 상관 = 575
   1) 영차 및 일차 부분 계수 = 575
   2) 부분 결정 계수와 다중 결정 계수의 비교 = 577
  7. 다중 변인 회귀 분석과 상관 분석 = 578
   1) 네 변수의 회귀 분석 = 578
   2) 네 변수 이상의 다중 상관 관계 = 580
    (1) 결정 계수 = 580
    (2) 다중 결정 계수의 유의도 검정 = 581
제6부 시계열 분석
 제13장 시계열 분석 = 589
  1. 분석의 문제 = 589
  2. 고전적 접근 = 590
   1) 시계열의 구성 요소 = 591
   2) 시계열 모형 = 592
  3. 경향 = 593
   1) 선형 경향 = 594
   2) 비선형 경향 = 597
    (1) 지수 경향 공식 = 597
    (2) 예측 모형의 비교 = 599
    (3) 다항 경향 공식 = 601
    (4) 성장 곡선 = 604
  4. 계절 변동 = 607
  5. 순환 변동 = 612
  6. 오차 변동 = 614
  7. 시계열 예측 = 614
   1) 판단 예측 = 615
   2) 경향 예측 = 615
   3) 순환 예측 = 616
   4) 회귀분석 예측 = 616
   5) 박스-젠킨스 예측 방법 = 623
   6) 지수 평활법 = 626
   7) 예측의 실행 = 633
참고문헌 = 638
부록 = 642
 1. 이항 분포표 = 642
 2. 푸아송 분포표 = 649
 3. 표준 정규 분포표 = 651
 4. t분포표 = 653
 5. F분포표 = 655
 6. X²분포표 = 658
 7. Durbin-Watson의 d표 = 660
 8. Wilcoxon의 T표 = 663
 9. 지수 함수표 = 664
찾아보기 = 665

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