통계적 사고의 힘

  • 출판부도서
  • 자연
  • 앨버트 러더퍼드(1명)지음
  • 박경은, 김형표역자
출간일 2023-10-16
ISBN 979-11-5550-603-5
면수/판형 신국판(152 X 225)·220쪽
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  • 책소개 작가소개 목차 미디어서평
  • 통계를 모르면 아무것도 할 수 없어.”

    핵심은 통계적 사고야!

     

     

    통계적 사고

    The Art of Statistical Thinking

        

    잘못된 정보를 발견하고, 세상을 더 깊이 이해하고,

    보다 나은 의사 결정을 내리기 위한 통계적 사고

     

    통계를 모른다면 우리의 소중한 돈과 시간을 낭비할 수 있다!

        

        

    - 통계 없이 정확한 정보도 없다.

    통계를 잘 모르는 사람들은 어떤 자료를 보면서 지금 보고 있는 게 무엇일까?”, “이 숫자가 의미하는 것은 무엇일까?”와 같은 생각을 자주한다. 통계의 필수적인 기초를 배우기 싫어서 나는 숫자와 친하지 않아.” 혹은 나는 수학을 포기했어.”라고 말하는 건 좋은 핑계가 아니다. 당신이 지금 경제활동을 하고 있다면? 매달 월급을 받고 있다면? 인터넷으로 쇼핑을 하거나 편의점에서 물건을 산다면? 온라인 뉴스를 읽는다면? 이미 당신은 통계 활동을 매일 하고 있는 것이다! 사실 우리 모두 수많은 통계 속에서 살고 있다. 단지 그 사실을 의식하지 않았을 뿐이다.

        

    - 통계를 통해 배우는 보다 나은 의사 결정법

    어떤 주어진 정보도, 사전 지식도 없이 말도 안 되는 결정을 내리는 게 좋은 사람은 아무도 없을 것이다. 왜곡된 차트와 도표로 조작된 뉴스를 듣고 주식을 사거나 투자를 해도 괜찮은 사람 역시 아무도 없을 것이다. 제품의 효과에 대한 거짓말을 하는 후기를 보고 쇼핑을 하는 건 어떤가? 절대로 이렇게 내 소중한 자원을 낭비하고 싶지는 않을 것이다.

    통계는 결코 어렵기만 하고 복잡하거나, 나와 멀리 떨어져 딴 세상에 존재하고 있는 것이 아니다. 통계는 바로 무엇을 사야 하는지, 누구의 말을 들어야 하는지, 무엇을 믿어야 하는지 등 우리가 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 주는 필수 능력이다. 이 책을 통해 우리는 통계적 사고의 첫걸음을 함께 시작할 수 있을 것이다.

     

     

  • 책소개 작가소개 목차 미디어서평
  • 앨버트 러더퍼드

    시스템 사고, 게임 이론 및 수학적 사고에 관한 여러 권의 책을 펴낸 베스트셀러 작가이다.

     

     

    김재현

    계량경제, 통계, 데이터 분석 분야 전문가. 1997년 계량경제학 박사 학위를 받았으며, 2022년까지 호주의 주요 대학에서 교수로 재직했다. 지금까지 계량경제학, 실증금융, 경제학, 응용 통계학 분야에서 70개 이상의 학술 논문과 저서를 발표했다.

     

    박경은

    성균관대학교 수학교육과 초빙교수이며, 수학교육 및 확률과 통계 등을 강의하고 있다. 수학교사 교육, 확률 및 통계, 사회통계, 빅데이터, 뇌과학 등에 관심을 갖고 있다.

     

    김형표

    한양대학교 행정자치대학원 석사이며, 사회조사분석사로 활동하고 있다. 현재 사회통계, 사회조사, 빅데이터 등 조사 및 통계와 관련된 다양한 분야에 관심을 갖고 있다.

     

  • 책소개 작가소개 목차 미디어서평
  • 들어가는 말

        

    1장 정의와 기본 개념

    1. 표본 대 모집단

    2. 기술통계

    3. 표본통계량과 모수

    4. 상대적 위치를 나타내는 기술통계

    5. 자료의 시각화

    6. 두 분포 비교하기

    7. 정규분포

    8. 분포의 정규성 확인하기

    9. 정리하면서

        

    2장 추측통계

    1. 무작위 표본추출과 표집분포

    2. 검정통계량 이해하기

    3. 효과크기 대 표본크기

    4. 추측통계

    5. 정리하면서

        

    3장 통계적 사고

    1. 불확실성 이해하기

    2. 연구설계

    3. α, β, 검정력

    4. 빅데이터를 활용한 연구에 대한 시사점

    5. 유의수준 선택하기

    6. 현대 통계학의 간단한 역사

    7. 정리하면서

        

    4장 통계는 실생활에서 어떻게 적용되는가 

    1. 투자 결정

    2. 여론조사

    3. 경제학 연구

    4. 의학 연구

    5. 경제 및 비즈니스 예측

    6. 주식 거래 및 포트폴리오 선택

    7. 위험 관리

    8. 정리하면서

        

    5장 통계의 잘못된 해석

    1. 통계적 유의성에 대한 착각

    2. 빅데이터의 자만: 중심극한정리가 잘못된 해석일까 

    3. 표본추출의 편향

    4. 체리피킹

    5. 상관관계이지 인과관계가 아니다

    6. 통계적 유의성에 대한 반성

    7. 잘못된 시각화

        

    나가는 말

    저자소개

    참고문헌

    주석

     

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