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Chapter 01 통계학 둘러보기
1.1 통계학이란?
1.2 왜 통계학을 공부하는가?
1.3 통계학의 활용
1.4 통계학적 도전
1.5 비판적 사고

Chapter 02 데이터 모으기
2.1 정의
2.2 측정 수준
2.3 표본추출의 개념
2.4 표본추출의 방법
2.5 데이터 출처
2.6 서베이

Chapter 03 데이터 시각적으로 묘사하기
3.1 줄기-잎 그림 및 점그림
3.2 빈도분포 및 히스토그램
3.3 엑셀 차트
3.4 선도표
3.5 막대도표
3.6 파이도표
3.7 산포도
3.8 표
3.9 현혹적 그래프

Chapter 04 기술통계량
4.1 숫자적 기술
4.2 중심
4.3 퍼진 정도
4.4 표준화 데이터
4.5 백분위수, 사분위수, 상자그림
4.6 상관과 공분산

Chapter 05 확률
5.1 확률실험
5.2 확률
5.3 확률의 규칙
5.4 독립적 사건
5.5 분할표
5.6 셈법(선택)

Chapter 06 이산확률분포
6.1 이산확률분포
6.2 균등분포
6.3 베르누이분포
6.4 이항분포
6.5 포아송분포
6.6 초기하분포

Chapter 07 연속확률분포
7.1 연속확률변수의 특징
7.2 균등연속분포
7.3 정규분포
7.4 표준정규분포
7.5 정규분포 근사
7.6 지수분포

Chapter 08 표본분포와 추정
8.1 표본변동
8.2 추정량과 표본분포
8.3 표본평균과 중심극한정리
8.4 σ를 알 때 모평균(μ)에 대한 신뢰구간
8.5 σ를 모르는 경우 모평균(μ)에 대한 신뢰구간
8.6 모비율(π)에 대한 신뢰구간
8.7 유한모집단에서 추정
8.8 모평균 추정을 위한 표본크기 결정
8.9 모비율 추정에 있어서 표본크기

Chapter 09 단일표본 가설검정
9.1 가설검정의 원리
9.2 통계적 가설검정
9.3 평균에 대한 가설검정: 모분산을 아는 경우
9.4 평균에 대한 가설검정: 모분산을 모르는 경우
9.5 모비율에 대한 검정

Chapter 10 표본이 두 개인 경우 가설 검정
10.1 두 표본인 경우 가설검정
10.2 두 평균 비교: 독립 표본
10.3 두 평균 차이 μ₁-μ₂에 대한 신뢰구간
10.4 두 평균 비교: 짝 표본의 경우
10.5 두 비율 비교
10.6 비율 차이에 대한 신뢰구간: π₁-π₂
10.7 분산 비교

Chapter 11 분사분석
11.1 분사분석의 기본 개념
11.2 단일요인 ANOVA
11.3 다중 비교
11.4 분산동일성에 대한 검정
11.5 반복없는 이원 ANOVA(무작위 블록 모형)
11.6 반복있는 이원 ANOVA(완전요인 모형)

Chapter 12 이변량 회귀모형
12.1 그래프를 통한 상관관계 분석
12.2 단순 회귀분석
12.3 회귀모형에서의 용어
12.4 최소자승법
12.5 유의성 검정
12.6 분산분석: 전체적인 적합도
12.7 Y에 대한 신뢰구간 및 예측구간
12.8 잔차검정
12.9 비정상 관측치

Chapter 13 다중회귀모형
13.1 다중회귀모형
13.2 전체적인 적합도 평가
13.3 예측변수의 유의성
13.4 Y에 대한 신뢰구간
13.5 범주형 예측변수
13.6 비선형과 상호작용 효과에 대한 검정
13.7 다중공선성
13.8 가정의 위반
13.9 회귀모형 기타 이슈

Chapter 14 카이제곱 검정
14.1 독립여부에 대한 카이제곱 검정
14.2 적합도에 대한 카이제곱 검정
14.3 균등분포 적합도 검정
14.4 포아송분포 적합도 검정
14.5 정규분포 카이제곱 적합도 검정

APPENDIX
A 이항분포표
B 포아송분포표
C-1 표준정규분포표
C-2 누적 표준정규분포
D 스튜던트 t분포 임계치
E 카이제고 분포 임계치
F F0.10의 임계치
G 연습문제 해답
H 보고서 쓰기 및 발표
I 엑셀 통계 함수

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