목차
제1장 통계학의 기초 개념 = 11
 1. 개설 = 11
  1.1 통계학이란? = 11
 2. 통계학 용어 = 12
  2.1 모집단과 표본 = 12
  2.2 모수와 통계량 = 12
  2.3 기술통계학과 추리통계학 = 12
  2.4 모수통계학과 비모수통계학 = 13
 3. 의사결정과 확률적 모형 = 13
 연습문제 = 14
제2장 자료의 정리 = 15
 1. 자료의 종류 = 15
 2. 도수분포표 = 15
  2.1 등급의 수와 구간의 결정 = 16
  2.2 등급의 수 = 16
  2.3 등급의 구간 = 17
 연습문제 = 18
제3장 분포의 특성 = 19
 1. 대표치 = 19
  1.1 산술평균 = 19
  1.2 기하평균 = 20
  1.3 중위수 또는 중앙값 = 22
  1.4 최빈값 = 22
  1.5 가중평균 = 23
 2. 분산도 = 25
  2.1 범위 = 25
  2.2 평균편차 = 25
  2.3 분산 및 표준편차 = 26
 3. 비대칭도와 첨도 = 30
  3.1 비대칭도(왜도) = 30
  3.2 첨도 = 30
 연습문제 = 31
제4장 확률이론 = 33
 1. 확률의 정의 = 33
  1.1 상대빈도정의 = 33
  1.2 동등발생정의 = 34
 2. 집합이론과 확률의 개념 = 34
  2.1 집합이론 = 34
  2.2 집합이론과 확률이론 = 35
 3. 확률의 기본법칙 = 36
  3.1 확률의 덧셈법칙 = 36
  3.2 조건부확률 = 36
  3.3 확류의 곱셈법칙 = 37
  3.4 독립사건과 종속사건 = 37
  3.5 복원추출과 비복원추출 = 38
 4. 베이즈 정리 = 39
 연습문제 = 41
제5장 확률분포Ⅰ : 확률분포의 기대치와 분산 = 43
 1. 확률분포 = 43
  1.1 확률 = 43
  1.2 표본공간 = 44
  1.3 확률변수 = 44
  1.4 확률분포 = 44
 2. 표본추출 = 45
 3. 표본수 = 45
 4. 기대치 = 48
 5. 기대치의 성질 = 51
  5.1 상수의 기대치 = 51
  5.2 α$$X_i$$의 기대치 = 51
  5.3 ($$X_i$$+α)의 기대치 = 52
 6. 분산 = 52
 7. 분산의 성질 = 53
 8. 두 확률변수의 결합확률분포 = 54
  8.1 결합확률분포와 공분산 = 54
  8.2 확률변수들의 선형조합의 기대치 = 57
  8.3 공분산 = 57
  8.4 확률변수들의 선형조합의 분산 = 64
 연습문제 = 66
제6장 확률분포 Ⅱ : 이항분포와 정규분포 = 67
 1. 이항분포 = 67
  1.1 이항실험과 이항분포 = 68
  1.2 이항분포의 확률계산 = 70
  1.3 이항분포의 형태 = 72
 2. 정규분포 = 75
  2.1 정규분포의 특성 = 76
  2.2 정규분포에서의 확률 = 77
  2.3 표준정규분포 = 78
 연습문제 = 82
제7장 표본분포 = 85
 1. 표본 추출 = 85
  1.1 표본연구의 필요성 = 85
  1.2 표본추출오차와 비표본추출오차 = 86
  1.3 표본추출방법 = 87
 2. 표본추출과 평균 = 87
 3. 표본분포 = 88
 4. 표본평균분포의 특성 = 90
 연습문제 = 96
제8장 통계적추론 Ⅰ : 추정 = 97
 1. 적합한 추정량 = 97
  1.1 불편성 = 97
  1.2 일치성 = 98
  1.3 능률성 또는 효율성 = 98
  1.4 충족성 = 99
 2. 구간추정 = 99
 연습문제 = 109
제9장 통계적 추정 Ⅱ : 검정 = 111
 1. 가설검정의 정의 = 111
 2. 가설검정과 오류 = 111
 3. 가설검정의 순서 = 115
 4. 정규분포에 의한 가설검정 = 115
  4.1 양측검정 = 115
  4.2 단측검정 = 117
 5. 표본평균과 모집단평균의 차이에 관한 검정 = 119
 6. 모집단평균의 차이에 관한 검정 = 124
 7. Paired t-test(Correlated t-test) = 125
 8. 가설검정의 정확한 의미 = 125
 연습문제 = 127
제10장 통계적 추정 Ⅲ : 모집단 분산에 관한 가설검정 = 129
 1. 단일모집단 분산에 관한 가설검정 = 129
  1.1 분산의 표집분포 = 129
 2. 두 모집단 분산에 관한 가설검정 = 129 
 연습문제 = 130
제11장 통계적 추정 Ⅳ : 분산분석(ANOVA) = 131
 1. 개요 = 131
 2. 일원분산분석 = 132
 3. 이원분산분석 = 134
 연습문제 = 135
제12장 회귀분석과상관분석 Ⅰ : 일반분석 = 137
 1. 관계분석의 용어 = 137
  1.1 산포도 = 137
  1.2 회귀분석 = 138
 2. 회귀방정식 = 140
 3. 회귀표준편차(추정표준오차) = 143
 4. 결정계수와 상관계수 = 147
제13장 회귀분석과상관분석 Ⅱ : 표본분석 = 153
 1. 모집단의 선형회귀모형 = 153
 2. 모집단회귀선의 추정 = 157
 3. 회귀의 모집단표준편차의 추정 = 159
 4. $$\mu _{yx}$$의 구간추정치 = 161
 5. $$\hat \gamma ^2$$에 의한 결정계수ρ²의 결정 = 163
 6. 분산분석에 의한 가설검정-모상관계수 ρ〓0 = 165
 7. 가설검정-모회귀계수 B〓0 = 168
 8. 다중회귀 = 169
 9. 변수들의 유형 = 171
 10. 추정방법 = 172
 연습문제 = 174
제14장 비모수통계학 = 177
 1. 모수통계학과 비모수통계학 = 177
 2. 부호검정 = 178
 3. Wilcoxon 부호순위검정 = 179
 4. Mann-Whitney-Wilcoxon 검정 = 181
 5. Kruskal-Wallis검정 = 183
 6. 순위상관계수 = 184 
 연습문제 = 186
제15장 선형대수와 최적화 = 187
 1. 선형모형과 행렬대수(1) = 187
 2. 선형모형과 행렬대수(2) = 192
 3. 다변수 미분 = 199
 4. 야코비안 행렬식 = 199
 5. 최적화 분석 : 균형분석의 특수형태 = 201
 6. 다변수함수의 극대와 극소 = 205
 7. 등식제약하의 최적화 = 213
제16장 추정(Estimation) = 223
 1. 균형의 분류 = 223
  1.1 추정량의 성질 = 223
  1.2 추정의 방법 = 231
  1.3 신뢰구간 = 231
제17장 단순회귀분석(심화학습) = 223
 1. 변수사이의 관계 = 233
 2. 회귀모형의 추정 = 235
  2.1 LSE = 235
  2.2 Best Linear Unbiased Estimation = 236
  2.3 Maximum Likelihood Estimation = 240
  2.4 최소추정량의 성질 = 241
 3. 통계적 추론 = 242
  3.1 $$\hat \alpha ,\hat \beta $$의 분포 = 242
  3.2 $$\hat \alpha ,\hat \beta $$의 공분산 = 242
  3.3 σ², Var($$\hat \alpha $$), Var($$\hat \beta $$)의 추정 = 243
  3.4 α, β, σ²의 신뢰구간 = 244
  3.5 E($$Y_i$$)의 신뢰구간 = 245
  3.6 Y의 표본변동의 구성 = 245
  3.7 가설검정 = 246
 4. excel을 이용한 회귀분석 = 247
  4.1 함수마법사를 이용하는 방법 = 247
  4.2 함수마법사를 이용하는 방법 Ⅱ = 250
  4.3 기타방법 = 251
  4.4 추세선 그리기 = 251
제18장 회귀분석 기본가정의 위배 경우 = 253
 1. Nonnormality and Nonzero Mean = 253
  1.1 비정규분포 하에서 추정 = 253
  1.2 정규성 검정 = 255
  1.3 Non-Zero Mean = 256
 2. Heteroskedasticity = 257
  2.1 Properties of Least Squares Estimators = 257
  2.2 Properties of the Estimated Variance of the LSE = 261
  2.3 Assumptions Concerning $$\sigma {2 \over i}$$ = 262
  2.4 Estimation of $$\alpha {2 \over i}$$ = 267
  2.5 Tests for Homeskedasticity = 269
 3. Autocorrelation = 273
  3.1 First-Order Autoregressive Disturbance = 273
  3.2 Properties of the Least Squares Estimators = 276
  3.3 Properties of the Estimated Variance of the Least Squares  Estimators = 278
 4. Stochastic Explanatory Variable = 286
제19장 완전하지 못한 데이터에 의한 추정 = 287
 1. 측정상의 오류 = 287
 2. 측정상 오류 존재여부 검정방법 = 290 
제20장 Multicollinearity = 293
 1. Absence of Multicollinearity = 293
 2. Perfect Multicollinearity = 295
 3. High Degree of Multicollinearity = 298
 4. Measurement of Multicollinearity = 299
 5. Suggested Remedies = 300
제21장 Specification Errors = 303
 1. Omission of a Relevant Explanatory Variable = 303
 2. Inclusion of an Irrelevant Explanatory Variable = 305
 3. Nonlinearity = 307
 4. Incorrect Specification of the Disturbance Term = 308
 5. Specification Error Tests = 308
제22장 Models with Binary Regressors = 311
 1. Single Qualitative Explanatory Variable = 311
 2. Several Qualitative Explanatory Variables = 317
 3. Interaction Term = 318
 4. Qualitative and Quantitative Explanatory Variables = 319
제23장 Models with Qualitative Dependent Variables = 321
 1. Linear Probability Model = 321
 2. Logit Model = 322
 3. Probit Model = 324